在大型语言模型（LLM）推理服务中，处理变长序列输入是常见挑战。传统静态批处理要求所有请求序列长度一致，导致GPU资源浪费和延迟增加，尤其在交互式应用中难以实现亚100ms响应时间。Together AI的推理引擎通过动态批处理和张量并行相结合，提供高效解决方案。该方法不仅适应变长序列，还在多GPU环境中实现2倍以上吞吐提升，适用于高并发场景如聊天机器人和实时翻译。
动态批处理的核心在于连续批处理机制（Continuous Batching），它允许在不中断当前批次的情况下动态加入新请求。Together AI的引擎借鉴vLLM的PagedAttention技术，将KV缓存分页管理，避免传统方法中因序列长度差异导致的内存碎片化。在变长序列场景下，当一个短序列请求完成时，其占用的内存块立即释放，可用于新长序列请求。这种自适应调度确保GPU利用率接近100%，而静态批处理往往仅达60%-70%。证据显示，在Llama-2-70B模型上，动态批处理将平均延迟从200ms降至80ms，吞吐从每秒50 tokens提升至120 tokens，实现了2.4倍增益。
张量并行则针对多GPU部署，将模型张量（如注意力层权重）拆分到多个GPU上，每个GPU处理部分计算后通过All-Reduce通信聚合结果。这在Together AI的H100集群中特别有效，支持70B+参数模型单节点无法容纳的场景。结合动态批处理，张量并行减少了单GPU瓶颈，确保变长序列在分布式环境中均衡负载。Together AI报告显示，在8张GPU配置下，端到端推理时间缩短30%，内存占用优化20%，远超静态方法的资源闲置问题。
要落地实施，首先配置Together AI的Inference Engine。使用Python SDK初始化模型时，设置tensor_parallel_size=4（针对4张GPU），启用continuous_batching=True。针对变长序列，调整max_num_seqs=128（最大并发序列数），以容纳长度从50到2048 tokens的混合请求。KV缓存管理参数包括block_size=16（分页块大小，平衡内存与访问效率）和gpu_memory_utilization=0.85（预留15%缓冲防OOM）。对于亚100ms延迟，设置max_new_tokens=256（输出限制），并监控temperature=0.7以控制生成变异性，避免长输出拖累。
监控要点包括：实时追踪GPU利用率（目标>90%），使用NVIDIA DCGM工具检测通信延迟（All-Reduce<5ms）。变长序列优化下，引入序列长度分桶策略：短序列（<512 tokens）优先调度到低负载GPU，长序列使用预热缓存减少首token时间（TTFT<50ms）。回滚机制：若吞吐下降10%，切换到静态批大小=32作为fallback。
风险控制：张量并行通信开销在InfiniBand网络下可控，但若使用Ethernet，延迟可能增20%；建议测试网络带宽>200Gbps。动态批处理中，极端变长不均可能导致批次碎片，解决方案是设置min_batch_size=8强制合并。Together AI平台提供自动缩放API，当负载>80%时动态添加GPU实例，确保稳定性。
实际参数清单：
- 模型：Llama-3-70B-Instruct
- 并行度：tensor_parallel_size=8
- 批处理：continuous_batching=True, swap_space=4（交换空间GB）
- 延迟阈值：TTFT<100ms, TPOT<20ms/token
- 监控指标：Throughput (tokens/s), Latency P99, Memory Usage
通过这些配置，在Together AI多GPU环境中，动态批处理与张量并行不仅处理变长序列高效，还实现预期的性能目标。该方案适用于生产级部署，推动LLM从实验向商业应用的转型。
（字数：1025）