Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
PaddlePaddle
Serving
提交
b91c65a5
S
Serving
项目概览
PaddlePaddle
/
Serving
1 年多 前同步成功
通知
186
Star
833
Fork
253
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
105
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
10
Wiki
2
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
S
Serving
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
105
Issue
105
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
10
合并请求
10
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
2
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
提交
b91c65a5
编写于
5月 04, 2022
作者:
T
TeslaZhao
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Update doc
上级
dc58bcc9
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
17 addition
and
0 deletion
+17
-0
doc/Offical_Docs/6-1_Cpp_Asynchronous_Framwork_CN.md
doc/Offical_Docs/6-1_Cpp_Asynchronous_Framwork_CN.md
+17
-0
未找到文件。
doc/Offical_Docs/6-1_Cpp_Asynchronous_Framwork_CN.md
浏览文件 @
b91c65a5
# C++ Serving 异步框架
Paddle Serving 的网络框架层面是同步处理模式,即 bRPC 网络处理线程从系统内核拿到完整请求数据后( epoll 模式),在同一线程内完成业务处理,C++ Serving 默认使用同步模式。同步模式比较简单直接,适用于模型预测时间短,或单个 Request 请求批量较大的情况。
<p
align=
"center"
>
<img
src=
'../images/syn_mode.png'
width =
"350"
height =
"300"
>
<p>
Server 端线程数 N = 模型预测引擎数 N = 同时处理 Request 请求数 N,超发的 Request 请求需要等待当前线程处理结束后才能得到响应和处理。
为了提高计算芯片吞吐和计算资源利用率,C++ Serving 在调度层实现异步多线程并发合并请求,实现动态批量推理。异步模型主要适用于模型支持批量,单个 Request 请求的无批量或较小,单次预测时间较长的情况。
<p
align=
"center"
>
<img
src=
'../images/asyn_mode.png'
>
<p>
异步模式下,Server 端 N 个线程只负责接收 Request 请求,实际调用预测引擎是在异步框架的线程池中,异步框架的线程数可以由配置选项来指定。为了方便理解,我们假设每个 Request 请求批量均为1,此时异步框架会尽可能多得从请求池中取 n(n≤M)个 Request 并将其拼装为1个 Request(batch=n),调用1次预测引擎,得到1个 Response(batch = n),再将其对应拆分为 n 个 Response 作为返回结果。
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录