ms-swift支持动态批处理提升推理吞吐量三倍以上

ms-swift 支持动态批处理，推理吞吐提升三倍以上

在大模型日益普及的今天，一个现实问题摆在每一个AI工程师面前：为什么训练好的模型一上线，面对真实用户的并发请求就“卡顿”甚至“崩溃”？显存明明还有余量，GPU 利用率却始终徘徊在30%以下。这背后的核心矛盾，正是传统推理系统难以应对碎片化、异步到达的请求流。

尤其是在对话式AI、RAG检索增强生成、智能推荐等高并发场景中，每个用户的输入长度千差万别，响应时间要求严格，而静态批处理机制往往以最长序列进行 padding，造成大量计算和显存浪费。结果是——吞吐上不去，成本下不来，用户体验还差。

有没有一种方式，能让GPU“忙起来”，同时又不显著增加延迟？答案就是：动态批处理（Dynamic Batching）。

魔搭社区推出的ms-swift框架，作为一套统一的大模型训练与部署平台，已深度集成 vLLM、SGLang 和 LMDeploy 等主流高性能推理引擎，并原生支持动态批处理技术。实测表明，在 Qwen-7B 模型上，结合 vLLM 后端，其推理吞吐量可提升3.2 倍以上，显存占用降低超 50%，真正实现了高并发下的高效稳定服务。

动态批处理：让GPU不再“空转”

我们先来看一组真实数据。某企业客服机器人使用 PyTorch 默认推理后端时，在 A10G 卡上最大仅能稳定处理 32 并发请求，平均吞吐约 8 req/s。一旦流量高峰来临，请求排队严重，部分响应延迟超过5秒。

切换到 ms-swift + vLLM 动态批处理模式后，同一硬件条件下，并发能力跃升至 256 请求，吞吐达到 26 req/s，提升幅度达225%~320%。更关键的是，P99 延迟仅增加不到 8ms。

这是怎么做到的？

传统的静态批处理就像公交车——无论有没有坐满，到点就发车。如果只有两个人上车，也得跑一趟，资源利用率极低。而动态批处理更像是“拼车调度系统”：它不会立刻执行单个请求，而是短暂等待几毫秒，看看是否有其他请求可以“顺路搭载”。只要资源允许，多个不同长度的请求就能被打包成一个高效批次，一次性完成前向传播。

这个过程对用户完全透明，但对GPU而言却是质的飞跃——从“断续工作”变为“持续满载”。

核心机制：连续批处理 + PagedAttention

现代推理引擎如 vLLM 的核心创新在于两个关键技术：

Continuous Batching（连续批处理）：允许在生成过程中动态加入新请求或移除已完成的请求，形成真正的流水线式推理。
PagedAttention：将 Key-Value Cache 切分为固定大小的内存块（block），类似操作系统的虚拟内存页管理，避免因 padding 导致的显存浪费。

举个例子：假设有三个请求，prompt 长度分别为 512、1024 和 2048。传统做法需将所有序列 pad 到 2048，填充率高达 60%以上。而 PagedAttention 只为每个序列分配实际所需的 block 数量，物理显存按需分配，多个序列之间还能共享空闲 block，极大提升了利用率。

更重要的是，KV Cache 的分块管理使得“中途插入新请求”成为可能。这意味着即使某些长文本还在逐 token 解码，新的短请求也可以无缝接入下一个推理步骤，彻底打破“长尾阻塞”的困局。

三大推理引擎如何选择？vLLM、SGLang 与 LMDeploy 全解析

ms-swift 的一大优势在于——它不是重复造轮子，而是打通了现有高性能推理生态的“任督二脉”。通过统一接口抽象，开发者可以在 vLLM、SGLang 和 LMDeploy 之间一键切换，无需修改业务逻辑。

但这三种引擎各有侧重，选错可能事倍功半。

vLLM：吞吐之王，云上首选

如果你追求极致吞吐和低延迟，vLLM 是目前最成熟的选择。由伯克利团队打造，其 PagedAttention 已成为行业标杆。在纯文本生成任务中，vLLM 的性能表现尤为突出，特别适合公有云环境下的 SaaS 服务部署。

它的调度器采用 FIFO 策略为主，配合高效的 CUDA 内核优化（如 FlashAttention），能够在毫秒级时间内完成批构建与执行。对于大多数通用对话、内容生成类应用，vLLM 几乎是开箱即赢。

args = get_env_args( model_type='qwen/Qwen-7B', engine='vllm', # 启用 vLLM 引擎 max_batch_size=256, dtype='half' ) model = SwiftModel.from_pretrained('qwen/Qwen-7B', args)

只需一行配置，即可激活连续批处理能力。整个过程对上层透明，连 tokenizer 映射都由框架自动处理。

SGLang：面向复杂推理流程的新范式

当你的应用场景不再是简单的“输入-输出”，而是涉及工具调用（Tool Calling）、多跳推理、Agent 编排时，SGLang 的价值就开始显现。

它提供了一种类似编程语言的 DSL（领域特定语言）来描述推理流程。例如，你可以定义：“先搜索知识库 → 再调用计算器 → 最后生成自然语言回答”。这种结构化的控制流，在构建 AI Agent 时极具表达力。

虽然其动态批处理能力仍在迭代中，但对于需要精细控制推理路径的系统，SGLang 提供了更高的灵活性和可组合性。

LMDeploy：国产化部署的坚实底座

如果你的部署环境受限于国产芯片（如昇腾 Ascend NPU），或者必须走私有化交付路线，那么 LMDeploy 是更合适的选择。

它不仅完整支持 AWQ、GPTQ、FP8 等主流量化方案，还针对国产硬件做了深度适配。例如，在 Atlas 800 推理服务器上运行 Qwen-VL 多模态模型时，LMDeploy 能充分发挥 NPU 的并行计算能力，同时保持与 OpenAI API 兼容的接口规范。

此外，LMDeploy 的 Chunked Prefill 技术能有效缓解超长输入导致的首次推理卡顿问题，非常适合处理文档摘要、法律文书分析等长文本场景。

特性	vLLM	SGLang	LMDeploy
动态批处理	✅ 连续批处理 + PagedAttention	✅ 支持迭代批处理	✅ Chunked Prefill
量化支持	AWQ/GPTQ	GPTQ	AWQ/GPTQ/FP8/BNB
OpenAI API 兼容	✅	✅	✅
多模态支持	❌（主要文本）	✅（正在拓展）	✅（支持 Qwen-VL 系列）
国产硬件适配	❌	❌	✅（Ascend NPU 完整支持）

你可以根据实际需求灵活选择：

公有云 + 高吞吐 → 优先 vLLM
Agent + 流程编排 → 尝试 SGLang
私有化 + 国产芯片 → 锁定 LMDeploy

甚至在同一平台内，不同服务模块也可使用不同引擎，ms-swift 都能统一纳管。

生产架构实战：如何支撑百万级日调用量？

在一个典型的 AI 服务平台中，ms-swift 扮演着“中枢调度者”的角色。其系统架构如下：

[Client] ↓ (HTTP/OpenAI API) [API Gateway] ↓ [ms-swift Runtime] ←─ [Model Zoo: Qwen, Llama, GLM...] ├─ Engine Dispatcher (vLLM / SGLang / LMDeploy) ├─ Dynamic Batch Scheduler ├─ PagedAttention Manager └─ KV Cache Storage (GPU Memory) ↓ [Response Formatter] → [Client]

前端通过标准 OpenAI API 发起请求，经网关路由至 ms-swift 运行时。后者根据模型类型自动加载对应引擎，并将请求加入待处理队列。

调度器每 2~5ms 扫描一次队列，尝试构建最优批次。对于尚未完成生成的请求，其上下文状态被保留在 KV Cache 池中，参与后续调度。新来的请求则有机会“插队”进入下一个推理周期，实现真正的资源复用。

整个流程就像一条智能流水线：原料（请求）不断流入，成品（响应）持续输出，中间环节无闲置。