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【推理优化】服务于高并发:推理服务架构与调度策略
从模型到服务在之前的章节里,我们把注意力集中在推理引擎内部——算子融合、显存复用、动态 shape 优化,这些都是让单个模型跑得更快的手段。但当我们把这些优化搬到生产环境、面对真实的业务流量时,会发现一个残酷的事实:模型跑得快,不等于服务扛得住。vLLM 的 continuous batching 能在单卡上把吞吐推到极限,可当 500 个并发请求同时涌入时,引擎的调度策略、显存分配、甚至进程模型都可能成为新的瓶颈。模型推理的优化是"点"上的功夫,而服务架构的搭建是"面"上的工程。两者的差距,恰恰是大量推理项目从 Demo 走向生产时折戟的地方。要想理清"面"上的问题,得先回答三个基础问题:请求从哪来?经过谁?最终交给谁?一个典型的推理服务架构,可以拆解为四个核心组件,它们各司其职,构成一条完整的请求链路。组件职责:入口、网关、引擎与存储组件核心职责关键实现API 网关路由分发、鉴权限流、协议转换、负载均衡Nginx、Kong、Envoy推理引擎模型加载、batc
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