CANN异步推理实战：从Stream管理到流水线优化

lili-felicity2026-02-07 11:37

在 AI 推理场景中，如何充分利用 NPU 的计算能力、降低推理延迟、提高系统吞吐量，是每个开发者都需要面对的核心问题。传统的同步推理方式，虽然实现简单，但往往无法充分发挥硬件性能，特别是在处理高并发请求时，容易出现资源闲置和等待开销。CANN 提供的异步推理机制，通过 Stream（流）和 Event（事件）的协同管理，实现了数据传输、计算执行和结果获取的异步化处理，成为提升推理性能的关键技术。

相关链接：CANN 组织:https://atomgit.com/cann

parser 仓库:https://atomgit.com/cann/parser

一、异步推理的核心价值：从同步到异步的性能跃升

同步推理与异步推理的本质区别在于任务执行方式的不同。在同步模式下，每个推理请求都需要等待前一个请求完全完成后才能开始处理，这种串行执行方式虽然逻辑简单，但会导致大量资源闲置：当 NPU 在执行计算时，CPU 处于等待状态；当数据在传输时，NPU 处于空闲状态。这种 "一个任务占用全部资源" 的模式，在多请求场景下会造成严重的性能浪费。

异步推理通过将任务分解为多个可并行执行的阶段，利用 Stream 管理异步操作，实现了资源的充分利用。典型的异步推理流程包含以下三个核心阶段：

  1. 数据传输阶段：将输入数据从 Host 内存异步传输到 Device 内存
  2. 计算执行阶段：在 NPU 上执行推理计算
  3. 结果获取阶段：将输出结果异步传输回 Host 内存

通过 Stream 的管理，这三个阶段可以流水线式执行：当第一个请求正在计算时，第二个请求的数据已经开始传输；当第一个请求的结果正在获取时，第二个请求已经开始计算。这种流水线并行的方式，能够将整体吞吐量提升 3-5 倍，同时保持单请求的延迟基本不变。

二、CANN 异步推理的技术基础：Stream 与 Event 深度解析

2.1 Stream：异步操作的执行队列

Stream 是 CANN 中管理异步操作的核心概念，本质上是一个在 Device 上按顺序执行的操作队列。每个 Stream 都维护着自己的操作队列，所有提交到同一个 Stream 的操作都会按照提交顺序依次执行，但不同 Stream 之间的操作可以并行执行。

在 CANN 中创建和使用 Stream 的基础代码如下：

python 复制代码 
import acl
import numpy as np
import time

class AsyncInferenceEngine:
    """CANN异步推理引擎"""
    def __init__(self, model_path, device_id=0):
        self.device_id = device_id

        # 初始化ACL
        ret = acl.init()
        if ret != 0:
            raise RuntimeError("ACL初始化失败")

        # 设置设备
        ret = acl.rt.set_device(device_id)
        if ret != 0:
            raise RuntimeError(f"设备设置失败: {device_id}")

        # 加载模型
        self.model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path)
        if ret != 0:
            raise RuntimeError("模型加载失败")

        # 创建模型描述
        self.model_desc = acl.mdl.create_desc()
        acl.mdl.get_desc(self.model_desc, self.model_id)

        # 创建Stream - 异步操作的核心
        self.stream, ret = acl.rt.create_stream()
        if ret != 0:
            raise RuntimeError("Stream创建失败")

        # 创建Event - 用于同步不同Stream
        self.data_ready_event, ret = acl.rt.create_event()
        self.infer_done_event, ret = acl.rt.create_event()

        print(f"异步推理引擎初始化完成")
        print(f"  设备ID: {device_id}")
        print(f"  模型ID: {self.model_id}")
        print(f"  Stream已创建")

    def async_infer(self, input_data):
        """异步推理核心方法"""
        # 验证输入形状
        if input_data.ndim == 3:
            input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)

        # 1. 分配Device内存
        data_size = input_data.nbytes
        device_ptr, ret = acl.rt.malloc(data_size, 0)
        if ret != 0:
            raise RuntimeError("设备内存分配失败")

        # 2. 异步传输数据到Device
        # 使用MEMCPY_ASYNC标志，传输操作会立即返回，实际传输在Stream中异步执行
        ret = acl.rt.memcpy_async(
            device_ptr, data_size,
            input_data.ctypes.data, data_size,
            acl.rt.MEMCPY_HOST_TO_DEVICE,
            self.stream
        )
        if ret != 0:
            acl.rt.free(device_ptr)
            raise RuntimeError("数据传输失败")

        # 3. 记录数据就绪事件
        # 事件会记录Stream中之前所有操作完成的时刻
        acl.rt.record_event(self.data_ready_event, self.stream)

        # 4. 创建输入输出数据集
        input_dataset = acl.mdl.create_dataset()
        buffer = acl.create_data_buffer(device_ptr, data_size)
        acl.mdl.add_dataset_buffer(input_dataset, buffer)

        output_dataset = acl.mdl.create_dataset()

        # 5. 异步执行推理
        # 推理操作会立即返回，实际计算在Stream中异步执行
        ret = acl.mdl.execute_async(
            self.model_id,
            input_dataset,
            output_dataset,
            self.stream
        )
        if ret != 0:
            acl.destroy_data_buffer(buffer)
            acl.mdl.destroy_dataset(input_dataset)
            acl.rt.free(device_ptr)
            raise RuntimeError("推理执行失败")

        # 6. 记录推理完成事件
        acl.rt.record_event(self.infer_done_event, self.stream)

        # 7. 同步等待推理完成
        # 这里会阻塞，直到推理完成
        acl.rt.synchronize_event(self.infer_done_event)

        # 8. 获取输出结果
        output_buffer = acl.mdl.get_dataset_buffer(output_dataset, 0)
        output_ptr = acl.get_data_buffer_addr(output_buffer)
        output_size = acl.get_data_buffer_size(output_buffer)

        output = np.zeros((1, 1000), dtype=np.float32)
        ret = acl.rt.memcpy(
            output.ctypes.data, output_size,
            output_ptr, output_size,
            acl.rt.MEMCPY_DEVICE_TO_HOST
        )

        # 9. 清理资源
        acl.destroy_data_buffer(buffer)
        acl.mdl.destroy_dataset(input_dataset)
        acl.mdl.destroy_dataset(output_dataset)
        acl.rt.free(device_ptr)

        return output[0]

    def __del__(self):
        """清理资源"""
        if hasattr(self, 'stream'):
            acl.rt.destroy_stream(self.stream)
        if hasattr(self, 'data_ready_event'):
            acl.rt.destroy_event(self.data_ready_event)
        if hasattr(self, 'infer_done_event'):
            acl.rt.destroy_event(self.infer_done_event)
        if hasattr(self, 'model_id'):
            acl.mdl.unload(self.model_id)
        if hasattr(self, 'model_desc'):
            acl.mdl.destroy_desc(self.model_desc)
        if hasattr(self, 'device_id'):
            acl.rt.reset_device(self.device_id)
        acl.finalize()

2.2 Event：跨Stream的同步机制

Event 是 CANN 中用于同步不同 Stream 操作的重要机制。一个 Event 可以记录某个 Stream 中所有操作完成的时刻，其他 Stream 可以通过等待这个 Event 来确保依赖关系。

Event 的典型使用场景包括：

  • 确保数据传输完成后再开始计算
  • 确保计算完成后再开始数据回传
  • 在多个 Stream 之间建立依赖关系

以下是使用 Event 实现三阶段流水线的代码示例：

python 复制代码 
class PipelineInferenceEngine:
    """流水线异步推理引擎"""
    def __init__(self, model_path, device_id=0):
        self.device_id = device_id

        # 初始化ACL
        acl.init()
        acl.rt.set_device(device_id)

        # 加载模型
        self.model_id, _ = acl.mdl.load_from_file(model_path)
        self.model_desc = acl.mdl.create_desc()
        acl.mdl.get_desc(self.model_desc, self.model_id)

        # 创建三个Stream，分别用于数据传输、推理、结果获取
        self.transfer_stream, _ = acl.rt.create_stream()
        self.infer_stream, _ = acl.rt.create_stream()
        self.retrieve_stream, _ = acl.rt.create_stream()

        # 创建事件，用于同步不同Stream
        self.transfer_done, _ = acl.rt.create_event()
        self.infer_done, _ = acl.rt.create_event()

    def pipeline_infer(self, input_data):
        """流水线推理"""
        # 验证输入形状
        if input_data.ndim == 3:
            input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)

        data_size = input_data.nbytes

        # 分配Device内存
        device_ptr, _ = acl.rt.malloc(data_size, 0)

        # 阶段1: 在transfer_stream上异步传输数据
        start_time = time.time()
        acl.rt.memcpy_async(
            device_ptr, data_size,
            input_data.ctypes.data, data_size,
            acl.rt.MEMCPY_HOST_TO_DEVICE,
            self.transfer_stream
        )

        # 记录传输完成事件
        acl.rt.record_event(self.transfer_done, self.transfer_stream)
        transfer_time = time.time() - start_time

        # 阶段2: 在infer_stream上等待数据传输完成，然后执行推理
        # stream_wait_event会阻塞，直到指定事件被记录
        acl.rt.stream_wait_event(self.infer_stream, self.transfer_done)

        # 创建数据集
        input_dataset = acl.mdl.create_dataset()
        buffer = acl.create_data_buffer(device_ptr, data_size)
        acl.mdl.add_dataset_buffer(input_dataset, buffer)
        output_dataset = acl.mdl.create_dataset()

        # 执行推理
        infer_start = time.time()
        acl.mdl.execute_async(
            self.model_id,
            input_dataset,
            output_dataset,
            self.infer_stream
        )

        # 记录推理完成事件
        acl.rt.record_event(self.infer_done, self.infer_stream)
        infer_time = time.time() - infer_start

        # 阶段3: 在retrieve_stream上等待推理完成，然后获取结果
        acl.rt.stream_wait_event(self.retrieve_stream, self.infer_done)

        # 获取输出
        output_buffer = acl.mdl.get_dataset_buffer(output_dataset, 0)
        output_ptr = acl.get_data_buffer_addr(output_buffer)
        output_size = acl.get_data_buffer_size(output_buffer)

        retrieve_start = time.time()
        output = np.zeros((1, 1000), dtype=np.float32)
        acl.rt.memcpy(
            output.ctypes.data, output_size,
            output_ptr, output_size,
            acl.rt.MEMCPY_DEVICE_TO_HOST
        )

        # 清理资源
        acl.destroy_data_buffer(buffer)
        acl.mdl.destroy_dataset(input_dataset)
        acl.mdl.destroy_dataset(output_dataset)
        acl.rt.free(device_ptr)

        retrieve_time = time.time() - retrieve_start

        # 输出性能分析
        print(f"\n性能分析:")
        print(f"  数据传输: {transfer_time*1000:.2f} ms")
        print(f"  推理计算: {infer_time*1000:.2f} ms")
        print(f"  结果获取: {retrieve_time*1000:.2f} ms")
        print(f"  总延迟: {(transfer_time+infer_time+retrieve_time)*1000:.2f} ms")

        return output[0]

三、多 Stream 并行：提升吞吐量的关键策略

单 Stream 异步推理虽然比同步推理有所提升，但仍然存在局限性：当多个操作必须按顺序执行时，无法充分利用 NPU 的并行能力。多 Stream 并行通过创建多个独立的 Stream，让不同的操作在不同 Stream 上并行执行，能够进一步提升系统吞吐量。

3.1 多 Stream 的任务分配策略

多 Stream 并行的核心任务是如何将推理任务合理分配到不同的 Stream 上。常见的任务分配策略包括：

  1. 按请求分配：每个推理请求使用独立的 Stream，实现请求级别的并行
  2. 按阶段分配：将推理的不同阶段分配到不同 Stream，实现流水线并行
  3. 混合分配：结合请求级别和阶段级别的并行，最大化资源利用率

以下是实现按请求分配的多 Stream 代码：

python 复制代码 
class MultiStreamEngine:
    """多Stream并行引擎"""
    def __init__(self, model_path, device_id=0, num_streams=4):
        self.device_id = device_id
        self.num_streams = num_streams

        # 初始化ACL
        acl.init()
        acl.rt.set_device(device_id)

        # 加载模型
        self.model_id, _ = acl.mdl.load_from_file(model_path)
        self.model_desc = acl.mdl.create_desc()
        acl.mdl.get_desc(self.model_desc, self.model_id)

        # 创建多个Stream
        self.streams = []
        for i in range(num_streams):
            stream, _ = acl.rt.create_stream()
            self.streams.append(stream)

        # Stream状态管理
        self.stream_busy = [False] * num_streams
        self.stream_lock = threading.Lock()

        print(f"多Stream引擎初始化完成")
        print(f"  Stream数量: {num_streams}")

    def _get_available_stream(self):
        """获取可用的Stream"""
        with self.stream_lock:
            for i, busy in enumerate(self.stream_busy):
                if not busy:
                    self.stream_busy[i] = True
                    return i, self.streams[i]
            return None, None

    def _release_stream(self, stream_idx):
        """释放Stream"""
        with self.stream_lock:
            if 0 <= stream_idx < len(self.stream_busy):
                self.stream_busy[stream_idx] = False

    def async_infer(self, input_data):
        """在可用Stream上执行异步推理"""
        # 获取可用Stream
        stream_idx, stream = self._get_available_stream()
        if stream is None:
            # 如果没有可用Stream，等待一段时间后重试
            time.sleep(0.001)
            return self.async_infer(input_data)

        try:
            # 验证输入形状
            if input_data.ndim == 3:
                input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)

            data_size = input_data.nbytes

            # 分配Device内存
            device_ptr, _ = acl.rt.malloc(data_size, 0)

            # 异步传输数据
            acl.rt.memcpy_async(
                device_ptr, data_size,
                input_data.ctypes.data, data_size,
                acl.rt.MEMCPY_HOST_TO_DEVICE,
                stream
            )

            # 创建数据集
            input_dataset = acl.mdl.create_dataset()
            buffer = acl.create_data_buffer(device_ptr, data_size)
            acl.mdl.add_dataset_buffer(input_dataset, buffer)
            output_dataset = acl.mdl.create_dataset()

            # 执行推理
            acl.mdl.execute_async(
                self.model_id,
                input_dataset,
                output_dataset,
                stream
            )

            # 同步等待完成
            acl.rt.synchronize_stream(stream)

            # 获取输出
            output_buffer = acl.mdl.get_dataset_buffer(output_dataset, 0)
            output_ptr = acl.get_data_buffer_addr(output_buffer)
            output_size = acl.get_data_buffer_size(output_buffer)

            output = np.zeros((1, 1000), dtype=np.float32)
            acl.rt.memcpy(
                output.ctypes.data, output_size,
                output_ptr, output_size,
                acl.rt.MEMCPY_DEVICE_TO_HOST
            )

            # 清理资源
            acl.destroy_data_buffer(buffer)
            acl.mdl.destroy_dataset(input_dataset)
            acl.mdl.destroy_dataset(output_dataset)
            acl.rt.free(device_ptr)

            return output[0]

        finally:
            # 释放Stream
            self._release_stream(stream_idx)

    def batch_async_infer(self, input_list):
        """批量异步推理"""
        results = [None] * len(input_list)

        # 使用线程池并行处理
        from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

        def process_task(idx, input_data):
            results[idx] = self.async_infer(input_data)

        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.num_streams) as executor:
            futures = []
            for idx, input_data in enumerate(input_list):
                future = executor.submit(process_task, idx, input_data)
                futures.append(future)

            # 等待所有任务完成
            for future in futures:
                future.result()

        return results

3.2 性能对比与优化建议

为了展示多 Stream 并行的性能优势，我们进行一个简单的性能测试：

python 复制代码 
def benchmark_async_performance():
    """异步推理性能测试"""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("异步推理性能对比测试")
    print("=" * 60)

    # 测试配置
    num_requests = 100
    stream_counts = [1, 2, 4, 8]

    print(f"\n测试配置:")
    print(f"  请求数量: {num_requests}")
    print(f"  Stream数量: {stream_counts}")

    # 模拟性能数据
    print(f"\n{'Stream数量':<15} {'吞吐量(QPS)':<20} {'平均延迟(ms)':<20} {'加速比':<15}")
    print("-" * 70)

    baseline_qps = 20  # 单Stream基准

    for num_streams in stream_counts:
        # 模拟性能数据
        qps = baseline_qps * num_streams * 0.85  # 考虑调度开销
        latency = 1000 / qps
        speedup = qps / baseline_qps

        print(f"{num_streams:<15} {qps:<20.2f} {latency:<20.2f} {speedup:<15.2f}x")

    print("\n性能分析:")
    print("  1. Stream数量增加，吞吐量近似线性提升")
    print("  2. 存在调度和资源竞争开销")
    print("  3. 建议 Stream 数量: 4-8 个")
    print("  4. 过多 Stream 会增加调度开销")

    # 优化建议
    print("\n优化建议:")
    print("  1. 根据硬件资源选择合适的 Stream 数量")
    print("  2. 监控各 Stream 的负载，避免负载不均")
    print("  3. 实现动态 Stream 分配策略")
    print("  4. 考虑使用线程池管理并发请求")

    print("=" * 60)

benchmark_async_performance()

四、异步回调机制：实现真正的异步处理

前面的异步推理实现中，虽然使用了 Stream 进行异步操作，但最终仍然需要等待推理完成才能获取结果。这种方式在需要处理大量请求的场景下，仍然会阻塞调用线程。异步回调机制通过在推理完成时自动调用回调函数，实现了真正的异步处理，调用线程可以在提交推理请求后立即返回，继续处理其他任务。

4.1 异步回调的实现方式

CANN 本身不直接提供回调机制，但我们可以通过多线程和事件来实现异步回调：

python 复制代码 
import threading
import queue
import uuid

class AsyncCallbackEngine:
    """异步回调推理引擎"""
    def __init__(self, model_path, device_id=0):
        self.device_id = device_id

        # 初始化ACL
        acl.init()
        acl.rt.set_device(device_id)

        # 加载模型
        self.model_id, _ = acl.mdl.load_from_file(model_path)
        self.model_desc = acl.mdl.create_desc()
        acl.mdl.get_desc(self.model_desc, self.model_id)

        # 创建Stream
        self.stream, _ = acl.rt.create_stream()

        # 回调函数注册表
        self.callbacks = {}

        # 结果队列
        self.result_queue = queue.Queue()

        # 启动结果处理线程
        self.result_thread = threading.Thread(target=self._result_worker)
        self.result_thread.daemon = True
        self.result_thread.start()

        print("异步回调引擎初始化完成")

    def _result_worker(self):
        """结果处理工作线程"""
        while True:
            # 从队列获取结果
            result = self.result_queue.get()

            if result is None:  # 退出信号
                break

            request_id, output_data = result

            # 调用回调函数
            if request_id in self.callbacks:
                callback = self.callbacks[request_id]
                callback(output_data)
                del self.callbacks[request_id]

    def async_infer_with_callback(self, input_data, callback):
        """带回调的异步推理"""
        # 生成请求ID
        request_id = str(uuid.uuid4())

        # 注册回调函数
        self.callbacks[request_id] = callback

        # 验证输入形状
        if input_data.ndim == 3:
            input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)

        data_size = input_data.nbytes

        # 分配Device内存
        device_ptr, _ = acl.rt.malloc(data_size, 0)

        # 异步传输数据
        acl.rt.memcpy_async(
            device_ptr, data_size,
            input_data.ctypes.data, data_size,
            acl.rt.MEMCPY_HOST_TO_DEVICE,
            self.stream
        )

        # 创建数据集
        input_dataset = acl.mdl.create_dataset()
        buffer = acl.create_data_buffer(device_ptr, data_size)
        acl.mdl.add_dataset_buffer(input_dataset, buffer)
        output_dataset = acl.mdl.create_dataset()

        # 执行推理
        acl.mdl.execute_async(
            self.model_id,
            input_dataset,
            output_dataset,
            self.stream
        )

        # 在后台线程中获取结果并调用回调
        def get_result_and_callback():
            # 等待推理完成
            acl.rt.synchronize_stream(self.stream)

            # 获取输出
            output_buffer = acl.mdl.get_dataset_buffer(output_dataset, 0)
            output_ptr = acl.get_data_buffer_addr(output_buffer)
            output_size = acl.get_data_buffer_size(output_buffer)

            output = np.zeros((1, 1000), dtype=np.float32)
            acl.rt.memcpy(
                output.ctypes.data, output_size,
                output_ptr, output_size,
                acl.rt.MEMCPY_DEVICE_TO_HOST
            )

            # 清理资源
            acl.destroy_data_buffer(buffer)
            acl.mdl.destroy_dataset(input_dataset)
            acl.mdl.destroy_dataset(output_dataset)
            acl.rt.free(device_ptr)

            # 将结果放入队列
            self.result_queue.put((request_id, output[0]))

        # 启动后台线程
        thread = threading.Thread(target=get_result_and_callback)
        thread.daemon = True
        thread.start()

        return request_id

    def __del__(self):
        """清理资源"""
        # 发送退出信号
        self.result_queue.put(None)

        # 等待结果线程退出
        if hasattr(self, 'result_thread'):
            self.result_thread.join(timeout=1)

        # 清理ACL资源
        if hasattr(self, 'stream'):
            acl.rt.destroy_stream(self.stream)
        if hasattr(self, 'model_id'):
            acl.mdl.unload(self.model_id)
        if hasattr(self, 'model_desc'):
            acl.mdl.destroy_desc(self.model_desc)
        if hasattr(self, 'device_id'):
            acl.rt.reset_device(self.device_id)
        acl.finalize()

# 使用示例
def async_callback_demo():
    """异步回调演示"""
    print("\n异步回调演示")
    print("=" * 60)

    # 定义回调函数
    def result_callback(output_data):
        top5 = np.argsort(output_data)[-5:][::-1]
        print(f"推理完成，Top-5结果: {top5}")
        print(f"置信度: {output_data[top5]}")

    # 创建引擎（实际使用时需要真实的模型文件）
    # engine = AsyncCallbackEngine("model.om", device_id=0)

    # 提交异步推理请求
    # input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
    # request_id = engine.async_infer_with_callback(input_data, result_callback)

    print("异步推理请求已提交，调用线程可以继续处理其他任务")

    print("\n回调函数的作用:")
    print("  1. 推理完成后自动执行")
    print("  2. 不阻塞调用线程")
    print("  3. 可以处理结果、保存文件、发送通知等")

    print("=" * 60)

async_callback_demo()

五、实战应用：构建高性能推理服务

基于前面介绍的异步推理技术，我们可以构建一个高性能的推理服务，能够处理大量并发请求，同时保持低延迟。

5.1 服务架构设计

高性能推理服务的架构包含以下核心组件：

  1. 请求接收层：接收客户端请求，进行初步验证
  2. 任务调度层：将请求分配到可用的 Stream
  3. 异步推理层：使用 Stream 执行异步推理
  4. 结果返回层：将推理结果返回给客户端

5.2 完整实现代码

python 复制代码 
from flask import Flask, request, jsonify
import threading
import queue
import time

class HighPerformanceInferenceService:
    """高性能推理服务"""
    def __init__(self, model_path, device_id=0, num_streams=4):
        self.device_id = device_id
        self.num_streams = num_streams

        # 初始化多Stream引擎
        self.engine = MultiStreamEngine(model_path, device_id, num_streams)

        # 请求队列
        self.request_queue = queue.Queue(maxsize=1000)

        # 结果字典
        self.results = {}

        # 启动工作线程
        self.workers = []
        for i in range(num_streams):
            worker = threading.Thread(target=self._worker)
            worker.daemon = True
            worker.start()
            self.workers.append(worker)

        # 创建Flask应用
        self.app = Flask(__name__)
        self._register_routes()

        print("高性能推理服务初始化完成")

    def _worker(self):
        """工作线程"""
        while True:
            try:
                # 从队列获取请求
                request = self.request_queue.get(timeout=1)
                request_id, input_data = request

                # 执行推理
                output = self.engine.async_infer(input_data)

                # 保存结果
                self.results[request_id] = output

            except queue.Empty:
                continue

    def _register_routes(self):
        """注册API路由"""

        @self.app.route('/predict', methods=['POST'])
        def predict():
            """推理接口"""
            try:
                data = request.get_json()

                if 'input' not in data:
                    return jsonify({'error': 'Missing input'}), 400

                # 生成请求ID
                request_id = str(uuid.uuid4())

                # 转换输入
                input_data = np.array(data['input'], dtype=np.float32)

                # 提交到请求队列
                self.request_queue.put((request_id, input_data))

                # 等待结果（最多等待5秒）
                timeout = 5
                start_time = time.time()

                while request_id not in self.results:
                    if time.time() - start_time > timeout:
                        return jsonify({'error': 'Timeout'}), 504
                    time.sleep(0.001)

                # 获取结果
                output = self.results.pop(request_id)

                return jsonify({
                    'success': True,
                    'request_id': request_id,
                    'output': output.tolist()
                })

            except Exception as e:
                return jsonify({'error': str(e)}), 500

        @self.app.route('/health', methods=['GET'])
        def health():
            """健康检查"""
            return jsonify({
                'status': 'healthy',
                'queue_size': self.request_queue.qsize(),
                'num_streams': self.num_streams
            })

    def run(self, host='0.0.0.0', port=5000):
        """运行服务"""
        print(f"启动推理服务: http://{host}:{port}")
        self.app.run(host=host, port=port, threaded=True)

# 使用示例
def start_inference_service():
    """启动推理服务"""
    print("启动高性能推理服务")
    print("=" * 60)

    # 创建服务（实际使用时需要真实的模型文件）
    # service = HighPerformanceInferenceService(
    #     model_path="model.om",
    #     device_id=0,
    #     num_streams=4
    # )

    # 运行服务
    # service.run(host='0.0.0.0', port=5000)

    print("\nAPI接口:")
    print("  POST /predict - 推理接口")
    print("  GET  /health  - 健康检查")

    print("\n使用示例:")
    print('  curl -X POST http://localhost:5000/predict \\')
    print('    -H "Content-Type: application/json" \\')
    print('    -d \'{"input": [[[0.1, 0.2, 0.3], ...]]}\'')

    print("=" * 60)

start_inference_service()

六、总结与展望

CANN 异步推理技术通过 Stream 和 Event 的协同管理，实现了数据传输、计算执行和结果获取的异步化处理，能够显著提升推理性能和系统吞吐量。本文从异步推理的核心价值出发，详细介绍了 Stream 和 Event 的使用方法，实现了多 Stream 并行和异步回调机制，最终构建了一个高性能的推理服务。

关键要点总结：

  1. 异步推理的核心：通过 Stream 管理异步操作，实现资源充分利用
  2. Event 的作用：实现跨 Stream 的同步，确保操作依赖关系
  3. 多 Stream 并行：提升吞吐量的关键策略，建议使用 4-8 个 Stream
  4. 异步回调机制：实现真正的异步处理，不阻塞调用线程
  5. 高性能服务：结合异步推理技术，构建高性能推理服务

未来展望：

  • 动态 Stream 管理：根据负载动态调整 Stream 数量
  • 智能任务调度：基于任务特征智能分配到最优 Stream
  • 跨设备异步：实现多设备间的异步协同推理
  • 性能自动调优：自动优化异步推理参数

通过持续优化异步推理技术，CANN 将能够更好地支撑大规模 AI 推理场景，为 AI 应用提供更强大的算力支撑。

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