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。
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