随着大语言模型在各类应用中的广泛部署，构建高性能、低延迟的 AI 模型服务架构已成为工程实践中的核心挑战。传统静态批处理在面对动态负载、长序列输入和实时交互需求时表现乏力，GPU 利用率往往低于 50%，而用户对首 token 延迟（TTFT）和令牌间延迟（ITL）的要求却日益严苛。本文将系统分析现代 AI 模型服务架构的关键优化技术，并提供可落地的工程实践方案。
1. 传统批处理的局限性与现代服务架构演进
传统 AI 模型服务采用静态批处理策略，在预处理阶段固定批次大小，这种方法存在三个主要缺陷：首先，无法适应请求的不均匀性，不同用户的输入长度差异巨大（从几十到数千 tokens）；其次，资源利用率低下，GPU 计算单元经常空闲等待内存访问；最后，响应延迟敏感场景下表现不佳，用户期望实时交互，对首 token 延迟要求极高。
批处理技术经历了三个阶段的演进：从静态批处理到动态批处理，再到连续批处理。动态批处理在运行时根据请求动态组批，提高了资源利用率；而连续批处理则支持请求随时加入 / 退出，实现了真正的连续处理。根据性能测试数据，连续批处理相比静态批处理可将吞吐量从 1250 tokens/s 提升到 2450 tokens/s，延迟从 350ms 降低到 150ms，GPU 利用率从 45% 提升至 85% 以上。
2. 分解服务架构：预填充与解码阶段的分离优化
NVIDIA 在 2025 年推出的 Dynamo 框架引入了分解服务（Disaggregated Serving）架构，这一创新将推理的预填充和解码阶段分离到不同的 GPU 或节点上。预填充阶段处理用户输入以生成第一个输出令牌，受计算限制；而解码阶段生成后续令牌，受内存限制。传统部署将这两个阶段放在单个 GPU 上，导致资源使用效率低下，尤其是对于长输入序列。
分解服务架构的核心优势在于允许独立优化每个阶段。例如，可以为预填充阶段使用低张量并行以减少通信开销，而为解码阶段使用高张量并行以改善内存操作。在基于 NVIDIA GB200 NVL72 为开源 DeepSeek-R1 模型提供服务时，NVIDIA Dynamo 使用分解服务将所服务的请求数量增加了多达 30 倍。这种架构需要高效的 GPU 间数据传输机制，NVIDIA 推理传输库（NIXL）提供了低延迟、与硬件无关的通信支持，无论传输是通过 NVLink、InfiniBand 还是 Ethernet 进行。
3. 连续批处理的核心机制与实现策略
连续批处理（Continuous Batching）是当前最先进的批处理技术，它通过序列粒度的调度而非批次粒度来最大化 GPU 利用率。连续批处理引擎管理所有序列的状态，并在后台线程中持续执行推理，支持请求的随时加入和退出。
3.1 迭代级调度与选择性批处理
连续批处理的核心是迭代级调度机制。调度器在每次迭代中动态调整处理请求的组合，允许请求在完成时立即退出批处理，而不是等待整个批次完成。对于非注意力机制操作，采用将不规则张量重构为二维结构的方式进行统一大规模计算；对于注意力机制，采用分离式批处理，并通过 K/V 管理器持久化存储键值对（KV Cache）以供复用。
实现迭代级调度的关键代码结构如下：
class ContinuousBatchingEngine:
def _inference_loop(self):
while self.is_running:
# 1. 形成新批次
new_batch = self.batcher.form_batch()
if new_batch:
self._add_sequences_to_batch(new_batch)
# 2. 执行当前批次推理
if self.sequence_slots:
self._execute_batch_inference()
# 3. 检查完成的和需要抢占的序列
self._check_completed_sequences()
if self.preemption_enabled:
self._handle_preemption()
3.2 序列中断与恢复机制
为了实现低延迟，连续批处理引入了序列抢占机制。当高优先级请求到达时，可以抢占低优先级正在运行的序列的 GPU 资源（特别是 KV 缓存），并在恢复时加载保存的状态。这一机制通过PreemptionManager类实现，它基于优先级、等待时间等因素做出抢占决策。
抢占管理器的关键实现包括：
- 抢占决策：基于当前运行序列的优先级和新请求的优先级判断是否应该抢占
- 状态保存：保存被抢占序列的当前 tokens、生成 tokens、位置信息和 KV 缓存状态
- 状态恢复：在资源可用时恢复被抢占序列的完整状态
4. KV 缓存智能管理与内存优化策略
KV 缓存的管理是影响 AI 模型服务性能的关键因素。计算 KV 缓存需要大量资源，重复使用 KV 缓存可以避免昂贵的重新计算，但随着 AI 需求的增加，必须存储在 GPU 内存中的 KV 缓存量可能迅速变得过于昂贵。
4.1 智能路由器与 KV 缓存追踪
NVIDIA Dynamo 智能路由器通过哈希请求和跟踪 KV 缓存位置避免昂贵的重新计算。它对传入的请求进行哈希处理，并将其存储在 Radix Tree 中，以便在大规模分布式推理环境中跟踪 KV 位置。当新的推理请求到达时，智能路由器会计算传入请求与分布式集群中所有 GPU 的所有内存中已处于活动状态的 KV 缓存块之间的重叠分数，然后智能地将请求路由到最合适的工作节点。
与循环或基于负载的路由不同，这种方法通过考虑缓存命中率、工作负载平衡和 GPU 容量来优化整体系统性能。测试数据显示，智能路由器可以将 TTFT 加速 2-3 倍，平均请求延迟降低 40-60%。
4.2 分布式 KV 缓存管理器
NVIDIA Dynamo 分布式 KV 缓存管理器通过将较旧或较不频繁访问的 KV 缓存块卸载到更具成本效益的内存和存储解决方案（如 CPU 主机内存、本地存储或网络对象存储）来解决 KV 缓存存储成本问题。这种能力使组织能够存储高达 PB 的 KV 缓存数据，而成本仅为 GPU 内存中的一小部分。
缓存管理器使用高级缓存策略，优先将频繁访问的数据放置在 GPU 内存中，而访问较少的数据则移动到共享 CPU 主机内存、SSD 或网络对象存储。它包含智能拆迁策略，在过度缓存（可能会导致查找延迟）和不足缓存（导致漏查和 KV 缓存重新计算）之间取得平衡。
4.3 内存感知批处理策略
内存感知批处理器基于 GPU 内存约束动态组批，关键参数包括max_total_tokens（最大总 tokens 数）和max_sequence_length（最大序列长度）。实现时需要考虑：
- 动态内存计算：实时计算当前批次的总 tokens 数，确保不超过 GPU 内存限制
- 序列长度过滤：过滤超过最大序列长度的请求，避免内存溢出
- 优先级调度：在内存约束下优先调度高优先级请求
class MemoryAwareBatcher(DynamicBatcher):
def form_batch(self) -> List[InferenceRequest]:
batch = []
current_total_tokens = 0
while self.pending_requests and len(batch) < self.max_batch_size:
request = self._get_next_request()
request_tokens = request.get_input_length()
# 检查内存约束
if (current_total_tokens + request_tokens <= self.max_total_tokens and
request_tokens <= self.max_sequence_length):
batch.append(request)
current_total_tokens += request_tokens
5. 请求调度算法与服务质量保证
高效的请求调度算法是保证低延迟和高吞吐量的关键。现代 AI 模型服务通常采用混合调度策略，结合多种算法以适应不同的工作负载特征。
5.1 基于优先级的调度
优先级调度确保高重要性请求获得更快的响应。实现时需要定义清晰的优先级等级（通常 1-10，10 为最高），并在批形成时优先选择高优先级请求。同时需要避免低优先级请求的饥饿问题，可以通过动态调整优先级或设置最大等待时间来解决。
5.2 公平性与吞吐量平衡
在实际部署中，需要在公平性和吞吐量之间取得平衡。完全公平调度（如 FCFS）可能降低吞吐量，而完全基于吞吐量的调度可能损害公平性。一种有效的策略是使用加权公平队列（WFQ），为不同用户或应用类型分配不同的权重。
5.3 实时监控与动态调整
实时监控系统需要跟踪关键指标：吞吐量（tokens/second）、延迟（seconds per request）、GPU 利用率、批次大小分布和队列等待时间。基于这些指标，系统可以动态调整批处理参数：
- 超时时间调整：根据队列长度和延迟动态调整批形成超时时间
- 批次大小调整：根据 GPU 利用率和内存使用情况动态调整最大批次大小
- 优先级调整：基于请求等待时间动态提升优先级
6. 生产环境部署与配置优化
在生产环境中部署低延迟 AI 模型服务需要考虑多个维度的配置优化。
6.1 硬件配置建议
根据模型大小和工作负载类型，推荐以下配置：
- 7B 模型：A100-40GB GPU，最大批次大小 32，最大序列长度 4096，超时时间 50ms
- 13B 模型：A100-40GB GPU，最大批次大小 16，最大序列长度 4096，超时时间 75ms
- 70B + 模型：多 GPU 配置，采用张量并行或流水线并行，结合分解服务架构
6.2 自动扩缩容策略
基于性能指标的自动扩缩容确保系统能够适应变化的负载：
class AutoScalingManager:
def should_scale_out(self) -> bool:
# 扩容条件：高延迟或长队列
return (avg_latency > 2.0 or avg_queue > 20) and self.current_replicas < self.max_replicas
def should_scale_in(self) -> bool:
# 缩容条件：低吞吐量和短队列
return (avg_throughput < 500 and avg_queue < 5) and self.current_replicas > self.min_replicas
6.3 容错与故障恢复
分布式 AI 模型服务需要健壮的容错机制：
- 请求重试：对于失败的请求实现指数退避重试
- 状态检查点：定期保存服务状态，支持快速恢复
- 健康检查：持续监控 GPU 健康状态，自动隔离故障节点
7. 性能基准与优化效果评估
通过系统化的性能测试，可以量化各项优化技术的效果：
7.1 吞吐量与延迟对比
在不同负载条件下的性能对比显示：
- 静态批处理：吞吐量 1250 tokens/s，平均延迟 350ms，P95 延迟 1200ms
- 动态批处理：吞吐量 1850 tokens/s，平均延迟 220ms，P95 延迟 650ms
- 连续批处理：吞吐量 2450 tokens/s，平均延迟 150ms，P95 延迟 350ms
7.2 内存使用效率
内存使用效率对比表明：
- 静态批处理：内存碎片率 35%，峰值内存使用 100%，平均序列长度利用率 65%
- 动态批处理：内存碎片率 18%，峰值内存使用 92%，平均序列长度利用率 82%
- 连续批处理：内存碎片率 8%，峰值内存使用 88%，平均序列长度利用率 92%
7.3 成本效益分析
从成本角度评估，连续批处理结合分解服务可以在相同硬件上支持 3-5 倍的吞吐量，显著降低每 token 的推理成本。对于大规模部署，KV 缓存智能管理可以将存储成本降低 60-80%。
8. 未来发展方向与挑战
尽管当前技术已取得显著进展，AI 模型服务架构仍面临多个挑战和发展方向：
8.1 技术挑战
- 分布式一致性：在超大规模集群中维护 KV 缓存的一致性
- 异构硬件支持：有效利用 CPU、GPU、TPU 等异构计算资源
- 多租户隔离：在共享基础设施上保证不同用户的服务质量
8.2 未来发展方向
- 预测性批处理：基于请求模式预测提前组批，进一步降低延迟
- 跨节点批处理：分布式环境下的全局批处理优化
- 自适应 QoS：根据应用场景动态调整服务质量保证级别
- 能耗优化：基于能效的批处理策略，降低总体能耗
结论
构建低延迟 AI 模型服务架构需要系统化的工程实践，从传统的静态批处理演进到现代的连续批处理和分解服务架构。通过 KV 缓存智能管理、内存感知调度和实时监控优化，可以在保证服务质量的同时显著提升资源利用率和成本效益。随着技术的不断成熟，这些优化将使大模型服务更加高效、可靠和经济，为 AI 应用的大规模商业化部署提供关键技术支持。
在实际工程实践中，建议采用渐进式优化策略：首先实现动态批处理，然后引入连续批处理，最后考虑分解服务架构。同时需要建立完善的监控和告警系统，持续跟踪关键性能指标，确保服务稳定性和用户体验。
资料来源：
- NVIDIA Dynamo: 低延迟分布式推理框架（2025-03-18）
- 大模型推理服务优化：动态批处理与连续批处理技术（2025-10-17）