【架构】流水线结合生产者消费者模型赋能模型推理过程

关键词： 流水线 、并行、异步

前言

由于神经网络模型通常较大且计算密集，因此需要大量的计算资源和时间来训练和推理。加速程序可以显著减少训练和推理时间，提高效率，同时降低成本。此外，通过优化神经网络模型的训练和推理过程，可以减少不必要的计算量，进一步加速程序。在项目需要落地进行推理时往往会因为设备算力不够 或因为利用率不高导致运行效率低下，今天便从优化推理架构角度进行分析。

流水线

流水线技术是一种将一个任务分解为若干顺序执行子任务的方法，不同的子任务由不同的执行机构负责执行，而这些机构可以同时并行工作，任一任务只占用其中一个执行机构，这样就可以实现多个任务的重叠执行，以提高工作效率。

如果以传统的方式，完成k个任务所需的时间是kNt，而使用流水线技术执行，花费的时间是Nt + (k - 1)t。也就是说，除了第一个任务需要完整的时间外，其他任务都通过并行执行以节省大量时间。所以流水线的执行时间可以通俗地表达为：【流水线执行时间 = 第1条指令的执行时间 + （n - 1）* 流水线周期】。

这里我们可以化抽象为具体进行分析，如下这三个模块耗时所示：

生产数据（耗时1秒）
处理数据（耗时3秒）
推送数据（耗时可忽略不计）

当我们执行一次上述模块耗时为4秒，生产数据占25%运行时间，有75%的时间属于空闲状态，这明显是可以进行优化的。

在处理模块这里耗时为3秒，我们可以增加处理数据模块的数量为3个进行优化，我们采用流水线操作可得耗时数据流明细：

时间	生产（1个）	处理（3个）	推送（1个）
1	1	空	空
2	2	1.1	空
3	3	1.2-2.1	空
4	4	1.3；2.2；3.1	1
5	5	2.3；3.2；4.1	2
6	6	3.3；4.2；5.1	3
7	7	4.3；5.2；6.1	4
8	8	5.3；6.2；7.1	5
9	9	6.3；7.2；8.1	6

python代码

由于模型推理代码较为繁杂，在这里我将推理模块抽象为上述模块进行模拟实验进行验证：

python 复制代码

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 处理一个数据用时3秒
def myFunc(n):
    time.sleep(3)
    return n

# 生产一个数据时间用时1秒
def num(n):
    time.sleep(1)
    return n

max_works = 3
count = 1
# 使用ThreadPoolExecutor来并行处理数据
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_works) as executor:
    while True:
        n = num(count)
        future = executor.submit(myFunc, n)
        future.add_done_callback(lambda future: print("此时输出的数据为", future.result()))
        print("此时运行的时间t为：", count)
        count += 1

在上述代码中我们分别使用sleep模拟了处理耗时，运行上述代码可以得到只有前三秒时间无法获取数据，在第四秒开始可以陆陆续续得到处理好的数据，这样我们的生产数据环节处于一直工作状态，如果大家需要

复制代码

此时运行的时间t为： 1
此时运行的时间t为： 2
此时运行的时间t为： 3
此时运行的时间t为： 4
此时输出的数据为 1
此时输出的数据为 2
此时运行的时间t为： 5
此时输出的数据为 3
此时运行的时间t为： 6
此时输出的数据为 4
此时运行的时间t为： 7
此时输出的数据为 5
此时运行的时间t为： 8
此时输出的数据为 6
此时运行的时间t为： 9
此时输出的数据为 7