HY-MT1.5-1.8B性能调优：批处理大小对翻译速度影响实测

在大模型驱动的自然语言处理领域，翻译模型正朝着更高精度、更强泛化能力与更低部署门槛的方向演进。腾讯混元团队推出的HY-MT1.5系列翻译模型，凭借其在多语言支持、上下文理解与边缘部署方面的突出表现，迅速成为业界关注的焦点。其中，参数量为18亿的HY-MT1.5-1.8B模型，以其“小身材、大能量”的特性，在保持高质量翻译输出的同时，显著降低了推理资源消耗，特别适合实时翻译和端侧部署场景。

本文聚焦于HY-MT1.5-1.8B模型的性能调优实践，重点探究批处理大小（batch size）对翻译吞吐量与延迟的影响，并通过真实环境下的压测数据，给出适用于不同应用场景的最佳配置建议。我们将在单张NVIDIA RTX 4090D显卡上完成全部测试，结合推理接口响应时间、GPU利用率等关键指标，全面解析该模型在不同负载条件下的表现边界。

1. 模型介绍与技术背景

1.1 HY-MT1.5系列模型架构概览

腾讯开源的HY-MT1.5翻译模型系列包含两个核心版本：

HY-MT1.5-1.8B：18亿参数规模的轻量级翻译模型
HY-MT1.5-7B：70亿参数的高性能翻译模型

两者均基于统一架构设计，专注于实现33种主流语言之间的互译，并额外融合了包括藏语、维吾尔语在内的5种民族语言及方言变体，体现了对多语言生态的深度支持。

值得注意的是，HY-MT1.5-7B是在 WMT25 夺冠模型基础上进一步优化升级的成果，针对解释性翻译（如口语转书面语）、混合语言输入（如中英夹杂）等复杂场景进行了专项增强。同时，它引入了三大高级功能：

术语干预：允许用户指定专业词汇的翻译结果，提升垂直领域准确性
上下文翻译：利用前序句子信息进行连贯翻译，改善段落一致性
格式化翻译：保留原文中的数字、单位、代码块等非文本结构

而HY-MT1.5-1.8B虽然参数量仅为7B版本的约26%，但在多个标准测试集上的BLEU得分差距控制在1.5分以内，展现出极高的翻译效率比。更重要的是，该模型经过INT8量化后，可在消费级GPU甚至边缘设备上稳定运行，满足低延迟、高并发的实时翻译需求。

1.2 为何关注批处理大小？

在实际部署中，批处理大小（batch size）是影响推理性能的核心超参之一。它直接决定了：

单次前向传播处理的句子数量
GPU内存占用与计算并行度
平均响应延迟与系统吞吐量

理论上，增大batch size可以提高GPU利用率，摊薄固定开销，从而提升整体吞吐（tokens/s）。但过大的batch会增加首句等待时间（latency），不适合交互式场景。因此，找到吞吐与延迟的最优平衡点，是工程落地的关键。

2. 实验设计与测试环境

2.1 测试目标

本实验旨在回答以下问题：

不同batch size下，HY-MT1.5-1.8B的推理吞吐量如何变化？
随着batch增大，平均延迟是否线性增长？
GPU资源利用率是否存在瓶颈？
哪些场景应选择小batch？哪些适合大batch？

2.2 硬件与软件环境

项目	配置
GPU	NVIDIA GeForce RTX 4090D x1（24GB显存）
CPU	Intel Xeon Gold 6330 @ 2.0GHz（双路）
内存	128GB DDR4
操作系统	Ubuntu 20.04 LTS
推理框架	HuggingFace Transformers + vLLM（启用PagedAttention）
模型版本	`hy-mt1.5-1.8b`（FP16精度）

⚠️ 注：所有测试均关闭动态批处理以外的其他优化策略，确保变量唯一。

2.3 测试数据集与评估指标

测试语料：从WMT22中文→英文测试集中随机抽取1000条句子，长度分布均匀（10~100 tokens）
请求模式：模拟客户端持续发送单句翻译请求，服务端按设定batch size进行聚合推理
评估指标：
吞吐量（Throughput）：每秒处理的token数（output tokens/s）
平均延迟（Latency）：从请求发出到收到响应的平均时间（ms）
P95延迟：95%请求的响应时间上限
GPU利用率（nvidia-smi）：SM使用率、显存占用

3. 批处理大小对性能的影响实测

3.1 测试结果汇总

我们分别设置了 batch size = {1, 2, 4, 8, 16, 32} 六种配置，每组运行5分钟取稳定状态下的平均值。结果如下表所示：

Batch Size	吞吐量 (tokens/s)	平均延迟 (ms)	P95延迟 (ms)	GPU显存占用 (GB)	SM利用率 (%)
1	1,240	89	132	9.2	48
2	1,860	102	156	9.4	63
4	2,520	138	198	9.7	75
8	3,180	185	267	10.1	82
16	3,640	256	372	10.8	86
32	3,720	412	608	11.5	87

3.2 性能趋势分析

吞吐量随batch增长趋于饱和

从图中可以看出，随着batch size从1增至16，吞吐量从1.24K提升至3.64K tokens/s，增长近2倍；而当batch达到32时，仅微增至3.72K，增幅不足3%。这表明GPU计算资源已接近饱和，继续增加batch带来的收益极小。

[趋势示意] batch=1 → 1.24K ↑ batch=8 → 3.18K (+156%) ↑ batch=16 → 3.64K (+14%) ↑ batch=32 → 3.72K (+2%)

延迟呈非线性上升，尤其在batch>16后陡增

虽然吞吐提升，但延迟代价明显。当batch=1时，平均延迟仅89ms，适合实时语音翻译等低延迟场景；而batch=32时，平均延迟高达412ms，P95延迟突破600ms，已不适用于交互式应用。

特别地，batch从16到32，延迟翻倍，说明调度队列积压严重，存在明显的“尾延迟”问题。

GPU利用率逐步爬升，最终趋稳

SM利用率从48%（batch=1）稳步上升至87%（batch=32），说明更大的batch能更充分地利用GPU并行计算能力。但在batch=16之后，利用率增速放缓，表明计算单元已被充分利用。

3.3 关键发现总结

✅batch=8~16 是吞吐与延迟的最佳平衡区间
吞吐达3.1K~3.6K tokens/s
平均延迟控制在185~256ms之间
适合大多数在线翻译API服务
⚠️batch=32 虽然吞吐略高，但延迟过高，性价比低
仅推荐用于离线批量翻译任务（如文档整批处理）
❌batch=1 资源浪费严重，不推荐生产使用
GPU利用率不足50%，严重浪费算力
若追求极致低延迟，应考虑模型蒸馏或量化而非牺牲吞吐

4. 工程实践建议与优化方案

4.1 动态批处理（Dynamic Batching）最佳实践

在真实线上环境中，建议启用动态批处理机制（如vLLM或TensorRT-LLM提供的功能），根据请求到达节奏自动聚合成合适大小的batch。

# 示例：使用vLLM启动HY-MT1.5-1.8B并启用动态批处理 from vllm import LLM, SamplingParams # 启动模型，设置最大批大小为16 llm = LLM( model="qwen/hy-mt1.5-1.8b", max_num_seqs=16, # 最大并发序列数 max_model_len=512, # 最大上下文长度 dtype="float16" ) # 定义采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=200) # 批量推理 outputs = llm.generate(["Hello, how are you?", "今天天气不错"], sampling_params) for output in outputs: print(output.outputs[0].text)

💡提示：将max_num_seqs设置为16，可让系统在保证低延迟的前提下最大化吞吐。

4.2 显存优化建议

尽管HY-MT1.5-1.8B在FP16下仅需约10GB显存，仍有优化空间：

启用KV Cache量化：将注意力缓存从FP16转为INT8，可减少30%显存占用
使用PagedAttention（vLLM内置）：避免长序列导致的显存碎片
模型量化：采用GGUF或AWQ对模型进行4-bit量化，可将显存降至6GB以下，适配更多边缘设备

4.3 场景化配置推荐

应用场景	推荐Batch Size	是否启用动态批处理	目标指标
实时语音翻译	1~4	否	延迟 < 150ms
在线网页翻译API	8~16	是	吞吐 > 3K tokens/s，延迟 < 300ms
批量文档翻译	32	是	最大化吞吐，延迟无要求
边缘设备部署	1（静态）	否	显存 < 8GB，功耗最低