推理流水线DAG调度：多模型组合执行优化方案

一、技术原理与数学模型

1.1 DAG调度核心公式

设推理流水线由n个模型节点组成，定义：

• $V=\{v_1,v_2,...,v_n\}$ 为节点集合
• $E=\{(v_i,v_j)|v_i\to v_j\}$ 为边集合
• $C(v_i)$ 为节点$v_i$的计算耗时
• $T_{total}={\max }_{v\in V}(C(v)+{\max }_{u\in pre(v)}(T_u))$

目标是最小化总执行时间$T_{total}$，其中$pre(v)$表示节点v的前驱节点集合。

案例：图像处理流水线包含检测(50ms)、分类(30ms)、分割(80ms)三个串行任务，总耗时为50+30+80=160ms。若分类和分割可并行，则总耗时降为max(50+30, 50+80)=130ms

1.2 调度算法复杂度

算法	时间复杂度	适用场景
拓扑排序	O(V+E)	基础调度
关键路径法	O(V+E)	最小化延迟
动态规划	O(V^2)	小规模DAG
遗传算法	O(kV^2)	复杂约束

二、PyTorch实现方案

2.1 DAG构建示例

import networkx as nx
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 构建推理DAG
dag = nx.DiGraph()
dag.add_edges_from([('preprocess', 'detect'),
                   ('detect', 'classify'),
                   ('detect', 'segment'),
                   ('classify', 'postprocess'),
                   ('segment', 'postprocess')])

# 定义节点执行函数
def execute_node(node):
    if node == 'detect': 
        return torch_model1(input)
    elif node == 'classify':
        return torch_model2(input)
    # ...其他节点处理

# 并行调度执行
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    topo_order = list(nx.topological_sort(dag)) # 拓扑排序
    futures = {node: executor.submit(execute_node, node) for node in topo_order}
    results = {node: futures[node].result() for node in topo_order}

2.2 流水线并行优化

# 使用Pipeline并行处理
from torch.distributed.pipeline.sync import Pipe

model = nn.Sequential(
    torch_model1.cuda(0),
    torch_model2.cuda(1),
    torch_model3.cuda(2)
)
model = Pipe(model, chunks=4) # 拆分batch为4个微批次
output = model(input)

三、行业应用案例

3.1 电商推荐系统

流水线结构：

用户请求 → 特征工程 → 召回模型 → 粗排模型 → 精排模型 → 规则过滤 → 返回结果

优化效果：

• 延迟从200ms降至80ms
• QPS从500提升到1500
• 资源利用率提升40%

3.2 自动驾驶感知系统

传感器融合

目标检测

车道线识别

轨迹预测

决策规划

四、优化实践技巧

4.1 超参数调优矩阵

参数	推荐范围	影响维度
Batch Size	8-128	吞吐量/延迟
线程数	CPU核心数±2	资源竞争
缓存大小	1-5倍QPS	内存占用
量化级别	FP16/INT8	精度/速度

4.2 内存优化技巧

# 内存复用示例
memory_pool = {}

def process_request(data):
    if 'buffer1' not in memory_pool:
        memory_pool['buffer1'] = torch.cuda.FloatTensor(1024, 1024)
  
    # 使用预分配内存
    output = model(data, prealloc_buffer=memory_pool['buffer1'])
    return output

五、前沿进展

5.1 最新研究成果

1. HeteroPipe(SOSP’23)：异构设备感知的流水线调度，在8卡混合架构(4×A100+4×T4)上实现2.3倍加速
2. DynaPipe(OSDI’24)：动态调整拓扑结构，根据负载变化实时重组DAG

5.2 开源工具推荐

1. Triton Inference Server：支持DAG编排的推理服务框架

# 启动Triton服务
docker run --gpus=1 --rm -p8000:8000 -p8001:8001 -p8002:8002 \
  -v /path/to/model_repo:/models \
  nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.06-py3 \
  tritonserver --model-repository=/models

2. KFServing DAG：Kubernetes原生推理服务框架

apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
  name: vision-pipeline
spec:
  predictor:
    dag:
      nodes:
        detect: 
          serviceUrl: http://detector.default.svc.cluster.local
        classify:
          serviceUrl: http://classifier.default.svc.cluster.local 
          dependencies: [detect]