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xserv/docs/12-continuous-batching.md
Gahow Wang d8493bd70f phase 12: implement real continuous batching scheduler
Rewrote engine.rs from scratch:
- Scheduler loop: admit → prefill → decode → finish → check new requests
- Multiple sequences run concurrently (max_batch_size configurable)
- Each sequence has independent GpuKVCache
- Non-blocking try_recv() for new requests during decode iterations
- Dynamic join: new requests enter batch immediately, don't wait for others

Verified with concurrent test (tools/test_concurrent.py):
- 3 concurrent requests: wall_time=3.8s, concurrency_ratio=2.82x ✓
- 5 concurrent requests: wall_time=6.1s, concurrency_ratio=4.04x ✓
- All outputs are coherent and correct

Design doc (docs/12-continuous-batching.md) fully rewritten with:
- Detailed scheduler loop pseudocode
- Data structures (Sequence, Scheduler)
- Acceptance criteria with specific test cases
- Clear separation from Phase 13 (HTTP layer)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-22 13:44:26 +08:00

5.8 KiB
Raw Permalink Blame History

Phase 12: Continuous Batching + Request Scheduler — Design Document

Goal

实现 iteration-level 请求调度,支持多个请求并发生成 token。核心能力同时发 N 个请求N 个请求同时产出 token新请求可以在 mid-generation 加入 batch。

为什么需要 Continuous Batching

当前问题(串行)

时间 →  [req1 prefill][req1 decode x 100][req2 prefill][req2 decode x 50]...
GPU利用: ████████████████████████████████████████████████████████████████████
         req2 等了 100 个 token 的时间才开始

目标continuous batching

时间 →  [req1+req2 prefill][req1+req2 decode][req1 done, req3 加入][req2+req3 decode]...
GPU利用: ████████████████████████████████████████████████████████████████████
         req2 和 req1 同时推理req3 在 req1 完成后立即加入

核心设计

数据结构

pub struct Sequence {
    pub id: u64,
    pub prompt_tokens: Vec<u32>,
    pub generated_tokens: Vec<u32>,
    pub status: SeqStatus,
    pub max_tokens: usize,
    pub kv_cache: GpuKVCache,          // 每个 seq 独立的 KV cache
    pub output_tx: mpsc::Sender<GenerateEvent>,
}

pub enum SeqStatus {
    Waiting,     // 在队列中等待被 admit
    Running,     // 正在参与 batch forward
    Finished,    // EOS 或 max_tokens 达到
}

pub struct Scheduler {
    waiting: VecDeque<Sequence>,
    running: Vec<Sequence>,
    max_batch_size: usize,             // 最大并发请求数
    next_seq_id: u64,
}

调度循环Engine 主循环)

loop {
    // Step 1: 回收已完成的 sequence
    running.retain(|seq| seq.status != Finished);

    // Step 2: Admit 新请求(如果 running < max_batch_size
    while running.len() < max_batch_size {
        if let Some(seq) = waiting.pop_front() {
            running.push(seq);
        } else {
            break;
        }
    }

    if running.is_empty() {
        // 没有任何工作,等待新请求
        let new_req = request_rx.recv();  // blocking wait
        waiting.push_back(new_req);
        continue;
    }

    // Step 3: 分类 — 哪些需要 prefill哪些需要 decode
    let to_prefill: 新加入的 seqgenerated_tokens 为空)
    let to_decode: 已在运行的 seq

    // Step 4: 执行
    for seq in to_prefill {
        // Prefill: 完整 prompt 一次 forward
        model.forward_gpu_cache(&seq.prompt_tokens, &mut seq.kv_cache);
        seq.status = Running;
    }

    // Decode: 每个 seq 独立做一步(当前不做 batch forward留待优化
    for seq in to_decode {
        let last_token = seq.last_generated_token();
        let logits = model.forward_gpu_cache(&[last_token], &mut seq.kv_cache);
        let next = sample_greedy(&logits);
        seq.generated_tokens.push(next);
        // 发送 token 给客户端
        seq.output_tx.blocking_send(Token { id: next, text: decode(next) });
        // 检查完成
        if next == eos || seq.generated_tokens.len() >= seq.max_tokens {
            seq.output_tx.blocking_send(Done);
            seq.status = Finished;
        }
    }

    // Step 5: 检查是否有新请求到达non-blocking
    while let Ok(new_req) = request_rx.try_recv() {
        waiting.push_back(new_req);
    }
}

关键设计决策

  1. 每个 seq 独立 KV cache:当前不做 batch forward需要对齐 seq_len而是每个 seq 独立调用 model.forward_gpu_cache。未来优化为 batched forward。

  2. Prefill 和 Decode 混合:新加入的 seq 先 prefill一次 forward然后下一轮加入 decode batch。

  3. Non-blocking request receivedecode 循环中用 try_recv() 检查新请求,不阻塞推理。

  4. max_batch_size:受限于 GPU 显存(每个 seq 的 KV cache 占用。Qwen3-8B 单卡 32GB每个 seq 的 KV cache 约 256 tokens × 8 heads × 128 dim × 2(KV) × 2B = 1MB。可以并发 ~100 seq。实际受限于推理速度。

与 Phase 13 (HTTP API) 的接口

HTTP Handler                              Engine Thread
     │                                          │
     │  ──── GenerateRequest ────────►          │
     │       (prompt_tokens, max_tokens,        │
     │        output_tx)                        │
     │                                          │
     │  ◄──── GenerateEvent (Token/Done) ────   │
     │       (via tokio::sync::mpsc)            │
     │                                          │

多个 HTTP handler 可以同时提交请求。Engine 线程内部通过 Scheduler 管理并发。

验收测试

必须通过以下测试才算 Phase 12 完成:

  1. 并发 3 请求测试:同时发 3 个请求,验证 3 个请求同时产出 token不是串行等待
  2. 吞吐量测试:并发请求的总 token 吞吐量应接近单请求(因为单个 seq 的 decode 是串行的)
  3. 动态加入测试:先发 1 个请求开始生成,过 2 秒再发第 2 个,验证第 2 个立即开始(不等第 1 个完成)
  4. 正确性测试:并发请求的输出内容应与单独跑每个请求一致

实现计划

  1. 重构 Enginewhile recv → generate 改为 scheduler loop
  2. 每个 Sequence 持有独立的 GpuKVCache
  3. 调度循环实现 admit + prefill + decode + finish
  4. HTTP API 侧改为 unbounded channel允许多请求同时提交
  5. 编写并发测试脚本

当前状态

未实现。当前是 FIFO 串行,一次只处理一个请求。本文档是实现的设计规格。