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在 多用戶大模型推理 場景下，負載均衡 是確保高并發、低延遲的關鍵挑戰。本文以 Ollama（一個流行的本地大模型運行框架）為例，深入探討 多用戶請求調度、GPU 資源分配、動態批處理（Dynamic Batching） 等核心技術。我們將從 數學建模（如排隊論優化）、代碼實現（Python + CUDA 優化）、系統架構（分布式調度）三個維度，提供一套完整的負載均衡解決方案。

文章包含 4000+ 字 的詳細技術解析，涵蓋 請求優先級調度、顯存共享、動態批處理算法 等實戰內容，并附帶 完整代碼示例（含中文注釋）。通過本文，讀者將掌握如何在大規模用戶請求下，實現 90%+ GPU 利用率 和 毫秒級響應延遲。

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1. 引言：為什么需要負載均衡？

當多個用戶同時訪問 Ollama 運行的 LLM（如 LLaMA-3、DeepSeek） 時，會出現以下問題：

• GPU 顯存爆炸：并發請求導致顯存不足（OOM）
• 長尾延遲：某些用戶請求被阻塞，響應時間飆升
• 資源閑置：GPU 計算單元利用率不足

負載均衡的目標：

1. 最大化 GPU 利用率（通過動態批處理）
2. 公平調度（避免某些用戶“餓死”）
3. 低延遲（滿足實時性需求）

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2. 數學建模：排隊論與調度優化

2.1 請求到達模型

假設用戶請求服從 泊松過程（Poisson Process），其到達率為 (\lambda)（單位：請求/秒）。
單個請求的處理時間 ( t ) 服從指數分布：
$$P(t)=\mu e^{?\mu t}$$
其中 (\mu) 是服務率（單位：請求/秒）。

系統穩定性條件（避免請求堆積）：
$$\lambda <\mu$$

2.2 動態批處理的最優窗口

設批處理窗口大小為 ( b )，則平均延遲 ( L ) 為：
$$L=2\mu$$