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在 多用户大模型推理 场景下，负载均衡 是确保高并发、低延迟的关键挑战。本文以 Ollama（一个流行的本地大模型运行框架）为例，深入探讨 多用户请求调度、GPU 资源分配、动态批处理（Dynamic Batching） 等核心技术。我们将从 数学建模（如排队论优化）、代码实现（Python + CUDA 优化）、系统架构（分布式调度）三个维度，提供一套完整的负载均衡解决方案。

文章包含 4000+ 字 的详细技术解析，涵盖 请求优先级调度、显存共享、动态批处理算法 等实战内容，并附带 完整代码示例（含中文注释）。通过本文，读者将掌握如何在大规模用户请求下，实现 90%+ GPU 利用率 和 毫秒级响应延迟。

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1. 引言：为什么需要负载均衡？

当多个用户同时访问 Ollama 运行的 LLM（如 LLaMA-3、DeepSeek） 时，会出现以下问题：

• GPU 显存爆炸：并发请求导致显存不足（OOM）
• 长尾延迟：某些用户请求被阻塞，响应时间飙升
• 资源闲置：GPU 计算单元利用率不足

负载均衡的目标：

1. 最大化 GPU 利用率（通过动态批处理）
2. 公平调度（避免某些用户“饿死”）
3. 低延迟（满足实时性需求）

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2. 数学建模：排队论与调度优化

2.1 请求到达模型

假设用户请求服从 泊松过程（Poisson Process），其到达率为 (\lambda)（单位：请求/秒）。
单个请求的处理时间 ( t ) 服从指数分布：
$$P(t)=\mu e^{-\mu t}$$
其中 (\mu) 是服务率（单位：请求/秒）。

系统稳定性条件（避免请求堆积）：
$$\lambda <\mu$$

2.2 动态批处理的最优窗口

设批处理窗口大小为 ( b )，则平均延迟 ( L ) 为：
$$L=2\mu$$