本文深度解读了CANN ascend-transformer-boost仓库中Continuous Batching的实现，重点分析了其非阻塞调度器的设计理念、请求状态机管理，并与主流方案vLLM进行对比，为高性能AI推理提供实战参考。

摘要

本文深入剖析了CANN计算算子库中 /ascend-transformer-boost/scheduler/continuous_batching.cpp所实现的Continuous Batching（连续批处理）技术。该技术通过创新的非阻塞推理流水线和精细的请求状态机（WAITING→RUNNING→FINISHED），彻底解决了传统动态批处理中因请求长度差异导致的GPU/NPU空闲问题。文章将结合源码解读其调度策略，对比业界知名的vLLM方案，并提供从原理到实战的完整指南，助力开发者解锁更高算力利用率和更低推理延迟。

1 技术原理：Continuous Batching为何是推理性能的胜负手

在AI推理服务中，尤其是大语言模型（LLM）场景，请求通常以流式（Streaming）方式到达，且每个请求的输入长度（Prompt Tokens）和输出长度（Completion Tokens）差异巨大。传统的动态批处理（Dynamic Batching）策略在一个批次（Batch）的所有请求全部完成推理后，才会统一处理下一个批次。这导致一个致命问题：当批次内某个生成长文本请求还在“吭哧吭哧”地生成时，其他早已完成推理的短请求所占用的计算资源（如NPU的算力核心）只能被迫空闲等待，造成严重的计算资源浪费，整体吞吐量（Throughput）被最慢的请求所拖累。

Continuous Batching，或称连续批处理，正是为了根治这一痛点而生。其核心思想非常直观：将批次视为一个动态的、可随时更新的请求集合。每当有请求完成推理，就立即将其从当前计算批次中移除，并将等待队列中新的、合适的请求“填充”进来，让计算设备持续保持“饱和”工作状态。

1.1 架构设计理念：从“批处理”到“流水线”

CANN的Continuous Batching调度器设计遵循了以下几个关键理念：

• 🔄 非阻塞式流水线：推理计算（NPU执行）与调度逻辑（CPU执行）解耦。调度器在NPU计算一个批次的同时，不会“干等着”，而是并行地准备下一个批次的元数据（如生成新的KV Cache索引、准备输入张量等）。这种“预组装”机制确保了NPU在完成当前任务后能近乎无延迟地开始下一轮计算。

• 🎯 请求级别状态管理：每个推理请求都被抽象为一个独立的状态机。调度器以极高的粒度（单个Token的生成步进）来追踪和管理每个请求的生命周期，而非以整个批次为单位。这是实现细粒度调度的基石。

• ⚖️ 混合调度策略：支持多种调度策略以适应不同场景，例如先来先服务保证公平性，或最短作业优先优化平均响应时间。

为了更直观地理解其核心工作流程，特别是请求状态机的变迁，我们可以通过下面的流程图来一览全貌：

flowchart TD
    A[新请求到达] --> B[状态: WAITING]
    B --> C{调度器轮询}
    C --> D{当前批次有空间?}
    D -- 是 --> E[将请求加入运行批次]
    E --> F[状态: RUNNING]
    D -- 否 --> C
    F --> G[NPU执行Token生成]
    G --> H{请求是否完成?}
    H -- 否 --> I[更新KV Cache等元数据]
    I --> G
    H -- 是 --> J[状态: FINISHED]
    J --> K[从批次中移除并返回结果]
    K --> L[释放相关资源]
    L --> C

1.2 核心算法实现：深入continuous_batching.cpp源码

让我们聚焦于调度器最核心的循环逻辑。以下是基于源码的简化版解读，它清晰地展示了状态机驱动的调度过程。

// 伪代码，基于 ascend-transformer-boost/scheduler/continuous_batching.cpp 的核心逻辑

void Scheduler::ScheduleLoop() {
    while (!should_stop_) {
        // 1. 检查并处理新到达的请求
        std::vector<Request> new_requests = PollNewRequests();
        for (auto& req : new_requests) {
            req.set_status(RequestStatus::WAITING); // 🎯 状态机初始状态
            waiting_queue_.push_back(req);
        }

        // 2. 处理正在运行的批次中已完成的请求
        auto& running_batch = GetRunningBatch();
        for (auto it = running_batch.begin(); it != running_batch.end();) {
            if (it->is_finished()) { // 检查该请求是否生成完毕
                it->set_status(RequestStatus::FINISHED); // 🎯 状态机终结状态
                ReturnResult(*it); // 将结果返回给客户端
                it = running_batch.erase(it); // 从运行批次中移除
                // 立即释放该请求占用的KV Cache等关键资源
                ReleaseKVCache(*it);
            } else {
                ++it;
            }
        }

        // 3. 尝试将等待队列的请求填充到运行批次的“空位”中
        // 计算当前运行批次剩余的计算能力（如NPU可支持的Token数）
        int available_slots = CalculateAvailableSlots(running_batch);
        while (available_slots > 0 && !waiting_queue_.empty()) {
            Request& next_req = waiting_queue_.front();
            if (CanAddToBatch(next_req, running_batch)) {
                // 将请求从等待队列迁移到运行批次
                running_batch.add_request(next_req);
                next_req.set_status(RequestStatus::RUNNING); // 🎯 状态机核心跃迁
                waiting_queue_.pop_front();
                available_slots -= CalculateCost(next_req);
            } else {
                break; // 如果下一个请求无法加入（如尺寸不符），则跳出
            }
        }

        // 4. 准备下一次NPU计算的输入数据（非阻塞的关键）
        // 此步骤与NPU当前的计算并行进行，实现了流水线操作
        PrepareNextBatchInput(running_batch);

        // 5. 将组装好的批次提交给NPU进行异步计算
        if (!running_batch.empty()) {
            DispatchToNPU(running_batch);
        }

        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1)); // 避免空转
    }
}

关键代码解读：

• 状态机驱动：代码中清晰标注了 WAITING-> RUNNING-> FINISHED的状态变迁。这是调度器进行决策的根本依据。

• 资源即时释放：在请求标记为 FINISHED后，立即调用 ReleaseKVCache。这对于LLM推理至关重要，因为KV Cache是内存消耗的大户，及时释放可以防止内存耗尽，允许更多请求进入。

• 非阻塞流水线：PrepareNextBatchInput和 DispatchToNPU是异步的。调度器在NPU吭哧干活时，已经在为下一个计算周期做准备了。

1.3 性能特性分析：数据说话

根据CANN官方测试和业界实践，在同等硬件条件下，Continuous Batching相比传统Dynamic Batching能带来显著的性能提升：

特性	动态批处理	Continuous Batching	提升幅度
吞吐量​	基准	提升 3-10 倍​	显著
响应延迟​	高且不稳定	降低且更平稳​	尤其利好首Token延迟
资源利用率​	较低，存在空等	接近 100% 饱和​	极佳

图表示意：吞吐量对比

（想象一个柱状图，Dynamic Batching的柱子矮而宽，代表吞吐量低且延迟方差大；Continuous Batching的柱子高而瘦，代表吞吐量高且延迟稳定。）

2 实战部分：构建你的Continuous Batching推理服务

理论很丰满，实战是关键。下面我们一步步搭建一个简易版的Continuous Batching推理服务。

2.1 环境准备与依赖安装

首先，你需要一个包含CANN算子库的环境。可以参考ascend-transformer-boost仓库中的安装指南。

# 假设基于ascend-transformer-boost仓库的构建环境
git clone https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost.git
cd ascend-transformer-boost
bash build.sh --compiler=gcc --scheduler=on

2.2 完整代码示例

以下是一个高度简化的示例，演示了如何集成调度器。

// continuous_batching_demo.cpp
#include "scheduler/continuous_batching_scheduler.h"
#include "model/llm_model.h"

class MyLLMInferenceService {
public:
    MyLLMInferenceService() {
        scheduler_ = std::make_unique<ContinuousBatchingScheduler>();
        model_ = std::make_unique<LLMModel>("/path/to/your/model.om"); // 假设是离线模型
        // 启动调度器后台线程
        scheduler_thread_ = std::thread(&ContinuousBatchingScheduler::Start, scheduler_.get());
    }

    ~MyLLMInferenceService() {
        scheduler_->Stop();
        scheduler_thread_.join();
    }

    // 处理单个推理请求的接口
    std::string HandleRequest(const std::string& prompt) {
        Request req;
        req.id = GenerateRequestId();
        req.prompt = prompt;
        req.max_tokens = 1024;

        // 将请求提交给调度器，并等待结果（此处简化为同步）
        auto future = scheduler_->SubmitRequest(req);
        return future.get(); // 阻塞直到请求完成
    }

private:
    std::unique_ptr<ContinuousBatchingScheduler> scheduler_;
    std::unique_ptr<LLMModel> model_;
    std::thread scheduler_thread_;
};

int main() {
    MyLLMInferenceService service;

    // 模拟并发请求
    std::vector<std::string> prompts = {"你好，请介绍一下AI。", "What is the capital of France?"};
    std::vector<std::future<std::string>> results;

    for (const auto& prompt : prompts) {
        results.push_back(std::async(std::launch::async, [&service, prompt]() {
            return service.HandleRequest(prompt);
        }));
    }

    // 获取结果
    for (auto& fut : results) {
        std::cout << "Result: " << fut.get() << std::endl;
    }

    return 0;
}

编译命令：

g++ -std=c++17 -I./include -L./lib -lops_nn_scheduler -lascendcl continuous_batching_demo.cpp -o demo

2.3 常见问题与解决方案

1. 问题：内存溢出（OOM）

   • 现象：服务运行一段时间后崩溃，日志显示内存不足。

   • 根因：KV Cache没有及时释放，或单个批次尺寸过大。

   • 解决方案：

     • ✅ 确保ReleaseKVCache被正确调用：如源码解读所示，在请求完成后立即执行。

     • ✅ 设置批次Token数上限：在调度策略中，硬性限制单个批次处理的最大Token数量，防止超载。

     • ✅ 监控NPU内存使用率：实现一个守护线程，当内存使用超过阈值时，主动拒绝新请求或触发GC。

2. 问题：调度延迟过高

   • 现象：请求在WAITING队列中停留时间过长。

   • 根因：调度器循环间隔设置不合理，或批次组装逻辑过于复杂。

   • 解决方案：

     • ✅ 优化调度器轮询间隔：将sleep_for时间调整到微秒级，但需平衡CPU占用。

     • ✅ 使用事件驱动代替轮询：当有新请求到达或请求完成时，主动通知调度器，而非盲目轮询，可以极大降低延迟。

3 高级应用与深度思考

3.1 与vLLM的调度策略对比

vLLM作为Continuous Batching的标杆，其核心是PagedAttention和块级KV Cache管理。CANN的方案与vLLM在目标上高度一致，但在实现上各有侧重：

特性	CANN Continuous Batching	vLLM
核心优势​	与NPU硬件深度集成，底层优化极致	通用性强，PagedAttention解决内存碎片
KV Cache管理​	预期为集中式大块内存管理	PagedAttention，类似虚拟内存分页
调度粒度​	请求级、Token级	块级（Block-Level），更细粒度
生态整合​	CANN算子库生态无缝对接​	PyTorch生态，部署灵活

个人见解：vLLM的PagedAttention是软件架构上的天才设计，通用性极佳。而CANN的方案更可能走“硬件亲和多”的路线，通过暴露NPU的特定内存管理单元或DMA机制，来实现更高效的零拷贝和Cache调度，这在专用推理场景下潜力巨大。两者的竞争会共同推动整个行业推理性能的边界。

3.2 性能优化技巧

• 🔥 预热（Warm-Up）：在服务正式接收流量前，先投入一批“预热请求”，让模型完成图编译、内核加载等一次性操作，避免首次请求延迟过高。

• 🔥 优先级队列：对waiting_queue_进行改造，并非严格FIFO。可以为高优先级用户或实时性要求高的请求（如对话助手）设置优先调度。

• 🔥 预测性加载：根据历史流量模式，预测性地将模型或部分权重预加载到NPU的高速缓存中，进一步减少计算延迟。

3.3 故障排查指南

当你的Continuous Batching服务出现异常时，可以遵循以下排查路径：

1. 检查状态机：打印每个请求的状态日志，确认是否有请求“卡”在某个状态（如一直RUNNING但无进展），这可能是NPU内核执行失败。

2. 监控批次组成：记录每个调度周期批次的请求数量、总Token数。如果批次尺寸始终很小，可能是调度策略过于保守或请求形状不匹配。

3. ​ profiling：使用CANN提供的Ascend Profiler工具，深入分析NPU内核的执行时间、内存带宽占用，定位性能瓶颈是在计算还是数据搬运。

总结

Continuous Batching绝非简单的工程优化，它代表着AI推理服务从“粗放式”的批处理迈向“精细化”的流水线调度的范式转移。CANN ascend-transformer-boost仓库中的实现，通过其严谨的请求状态机管理和非阻塞的流水线架构，为我们提供了一个高性能、生产级的参考范本。

尽管与vLLM这样的通用方案在实现路径上有所不同，但其核心目标一致：榨干每一份稀缺的算力资源。作为开发者，理解其内在机理，不仅能帮助我们更好地使用CANN，更能为未来设计更优的推理系统打下坚实的基础。推理优化的星辰大海，才刚刚启航。

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官方文档与参考链接

• cann组织链接: https://atomgit.com/cann

• ascend-transformer-boost仓库链接: https://atomgit.com/cann/ascend-transformer-boost

• vLLM Paper: Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention

• CANN Official Documentation (需替换为实际公开文档链接)