并行和分布式推理

1/1并行和分布式推理第一部分并行推理的原则与架构 2第二部分分布式推理的优点与挑战 4第三部分数据并行的实现方案 6第四部分模型并行的设计考量 9第五部分异步推理的容错处理 13第六部分弹性分布式推理的策略 15第七部分推理加速的优化技术 18第八部分并行和分布式推理在生产中的应用 21

第一部分并行推理的原则与架构关键词关键要点【并行推理】

1.并行推理是一种将推理任务分解成多个子任务，在多个处理器上同时执行的计算范式。

2.并行推理可显著提高推理效率，尤其是在处理大规模和复杂模型时。

3.并行推理的实现方式包括数据并行、模型并行和混合并行。

【分布式推理】

并行推理的原则与架构

并行推理的原则

并行推理旨在同时处理多个推理任务，以提高推理效率。其基本原则包括：

*任务分解：将推理任务分解为可独立执行的子任务。

*任务分配：将子任务分配给多个处理单元（例如，CPU、GPU）。

*结果合并：将子任务的结果组合成最终的推理结果。

并行推理的架构

实现并行推理的架构有多种，包括：

1.数据并行

*将推理任务的数据样本分配给不同的处理单元。

*每个处理单元对自己的数据样本执行相同的推理模型。

*然后将所有处理单元的结果进行合并。

2.模型并行

*将推理模型拆分为多个子模型。

*每个处理单元负责执行一个子模型。

*然后将子模型的结果拼接起来形成最终输出。

3.管道并行

*将推理模型分解为一系列阶段。

*每个阶段由一个处理单元执行。

*数据以流水线的方式在阶段之间传递，每个阶段的输出成为下一个阶段的输入。

4.混合并行

*结合数据并行、模型并行和管道并行等多种并行技术。

*通过在不同的层面上应用这些技术，可以实现更高的并行度。

并行推理的优势

并行推理提供了以下优势：

*提高吞吐量：同时处理多个推理任务，从而提高推理速度。

*降低延迟：通过并行处理子任务，缩短推理延迟。

*更好地利用资源：将推理任务分布在多个处理单元上，充分利用系统资源。

*可扩展性：可以通过增加处理单元的数量来轻松扩展并行推理系统。

并行推理的挑战

并行推理也面临一些挑战：

*通信开销：不同的处理单元之间需要进行通信，这可能会增加推理时间。

*负载均衡：确保推理任务均匀分配给所有处理单元，以避免性能瓶颈。

*同步问题：处理单元之间的同步可能成为并行推理系统的瓶颈。

*内存限制：某些并行推理架构需要额外的内存来存储中间结果。

并行推理的应用

并行推理广泛应用于以下领域：

*图像处理

*自然语言处理

*推荐系统

*预测分析

*机器学习训练

结论

并行推理通过将推理任务分解并分配给多个处理单元，显著提高了推理效率。通过利用数据并行、模型并行、管道并行和混合并行等不同的架构，可以实现不同的并行度和性能优化。虽然并行推理面临着一些挑战，但其优势使其成为大规模推理应用的理想选择。第二部分分布式推理的优点与挑战关键词关键要点【优化效率】

1.并行处理大量推理请求，缩短响应时间，提高吞吐量。

2.分布式架构允许横向扩展，处理复杂和大型推理任务。

3.专用推理硬件与软件的协同优化，最大化推理性能。

【降低成本】

分布式推理的优点

分布式推理提供了以下优点：

1.可扩展性：

分布式推理架构允许系统在需要时增加或减少推理节点，从而提供无缝扩展以满足增加的工作负载。

2.高吞吐量：

通过将推理任务分布在多个节点上，分布式系统可以显著提高吞吐量，处理更大的推理请求量。

3.降低延迟：

分布式推理减少了模型执行的延迟，因为任务可以并行执行，从而缩短响应时间。

4.容错性：

分布式架构提供了容错性，即使单个节点发生故障，推理过程仍可继续。节点可以动态重新分配任务，确保系统稳定性。

5.成本效益：

分布式推理可以优化资源利用，减少基础设施成本。通过使用云计算或边缘计算服务，可以根据需求分配和释放计算资源。

分布式推理的挑战

虽然分布式推理具有显着的优点，但它也带来了以下挑战：

1.分布式协调：

在分布式系统中，协调推理任务并确保数据一致性至关重要。这需要复杂的通信协议和分布式锁机制。

2.数据分片：

为了将推理任务分布到多个节点，模型和数据需要分片。这可能会引入额外的开销和复杂性，尤其是在处理大型模型和数据集时。

3.通信开销：

分布式推理涉及节点之间的通信，以交换中间结果和模型权重。这会产生额外的通信开销，尤其是网络带宽有限的情况下。

4.同步开销：

某些推理算法需要对中间结果进行同步，这可能会成为瓶颈，影响整体性能。

5.调试和故障排除：

由于其复杂性和分布式特性，分布式推理系统的调试和故障排除可能具有挑战性。定位和解决问题需要深入了解系统架构和分布式通信。

6.安全性考虑：

分布式推理系统必须考虑安全性和隐私问题，因为它处理敏感数据和模型。确保数据和通信的机密性、完整性和可用性至关重要。第三部分数据并行的实现方案关键词关键要点数据并行的实现方案

主题名称：并行数据加载

1.流式并行数据加载：使用多线程或进程独立地加载不同的数据块，最大限度地减少数据加载的延迟时间。

2.异步数据加载：通过将数据加载操作与模型训练和推理过程解耦，在后台加载数据，从而提高数据加载效率。

3.数据预处理并行化：将数据预处理操作，如规范化和特征工程，分布在多个节点上，缩短数据准备时间。

主题名称：模型并行

数据并行的实现方案

数据并行是一种并行训练神经网络的策略，其中模型的权重在所有工作进程（worker）之间共享，但训练数据被划分为不同的子集，由每个工作进程处理。这种方法特别适用于大型数据集训练，因为它可以有效利用多个GPU或CPU的计算能力。

PyTorch中的数据并行

采用数据并行训练神经网络的一个流行框架是PyTorch。PyTorch提供了`DataParallel`模块，它允许用户使用以下方式实现数据并行：

```python

importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.nn.parallel

model=nn.Sequential(...)#定义模型架构

model=torch.nn.DataParallel(model)#将模型封装为数据并行模块

```

封装后，模型可以像普通模型一样进行训练，但训练数据会被自动划分为工作进程之间。

实现细节

PyTorch数据并行的实现涉及以下步骤：

*数据分发：训练数据被均匀划分为子集，并分发给每个工作进程。

*前向传播：每个工作进程在自己的数据子集上进行模型的前向传播。

*梯度计算：工作进程计算其数据子集上的损失函数的梯度。

*梯度汇总：工作进程将各自的梯度汇总到主进程。

*权重更新：主进程汇总梯度并更新模型的权重。

*广播权重：更新后的权重被广播到所有工作进程。

*循环重复：上述步骤在每个训练批次上重复进行。

同步和异步并行

PyTorch数据并行提供了同步和异步两种并行模式：

*同步并行：所有工作进程在进行下一次迭代之前等待所有梯度汇总完成。这确保了模型的权重在每个训练步骤中始终保持一致。

*异步并行：工作进程在等待梯度汇总完成之前继续进行训练。这可以提高吞吐量，但可能会导致模型权重在不同工作进程之间不一致。

其他考虑因素

除了使用`DataParallel`模块外，实现数据并行时还需要考虑以下事项：

*数据加载器：数据加载器应将数据划分为子集并均匀分配给工作进程。

*设备管理：模型和数据应放置在适当的设备（GPU或CPU）上。

*同步点：在分布式训练中，可能需要使用同步点来确保在进行特定操作（例如权重更新）之前所有工作进程都已完成其任务。

*容错性：在分布式训练中，处理工作进程故障和数据丢失非常重要。

通过精心实施这些考虑因素，数据并行可以显著提高神经网络训练的速度和效率，尤其是在处理大型数据集时。第四部分模型并行的设计考量关键词关键要点模型并行中数据并行的关键考量

1.数据分区：优化数据分区策略，将模型权重和激活按张量或层进行合理划分，最小化跨设备通信。

2.通信优化：采用高效的通信协议和并行通信算法，减少数据传输的时间和开销。

3.设备选择：选择具有高带宽和低通信延迟的设备，例如基于可扩展互连（ScalableInterconnect）的机架式GPU或专用网络卡（NIC）。

模型并行中流水线并行的关键考量

1.流水线阶段划分：将模型分解为具有明确依赖关系的多个阶段，每个阶段可以在不同的设备上并行执行。

2.同步开销：优化阶段之间的同步开销，通过重叠通信和计算，最小化等待时间。

3.负载均衡：精心设计流水线，确保各个阶段的计算负载均衡，避免某一阶段成为瓶颈。

模型并行中混合并行的关键考量

1.数据并行和流水线并行的结合：结合数据并行和流水线并行，在多个设备上同时实现模型权重的并行计算和数据处理。

2.设备异构性：利用不同类型的设备，例如CPU和GPU，充分发挥各自的优势，提高整体并行效率。

3.动态负载均衡：调整并行策略，根据模型的特性和运行时信息动态分配负载，实现最优性能。

模型并行中稀疏性的关键考量

1.稀疏张量处理：采用专门的稀疏张量数据结构和算法，有效管理和处理稀疏模型中的非零元素。

2.通信高效性：优化稀疏数据传输算法，仅发送非零元素，最大程度减少通信开销。

3.负载均衡：考虑稀疏模型中的非均匀分布，通过动态调度的机制保证负载均衡。

模型并行中量化的关键考量

1.量化精度：选择适当的量化精度，在模型准确性和计算效率之间取得平衡。

2.量化算法：采用高效的量化算法，同时保留模型的性能和精度。

3.量化量化：量化梯度和激活，以减少通信带宽和计算开销。

模型并行中的优化器并行的关键考量

1.优化器并行策略：探索不同的优化器并行策略，例如同步SGD、异步SGD和局部SGD，以提高训练效率。

2.通信和同步：在并行优化器之间高效地传播梯度和更新参数，避免同步开销成为瓶颈。

3.稳定性和收敛性：设计健壮的并行优化算法，确保模型的稳定性和收敛性，不受并行度的影响。模型并行的设计考量

1.数据并行

*将模型复制到多个设备上，每个设备处理不同的数据分片。

*优点：

*提高吞吐量和训练速度。

*适用于大规模训练数据集和大型模型。

*缺点：

*需要大量的通信来同步模型参数。

*可能存在负载不平衡，导致某些设备利用率较低。

2.模型并行

*将模型分解为较小的子模型，并在不同的设备上执行这些子模型。

*优点：

*允许更大、更复杂的模型在有限的内存和计算资源上运行。

*减少通信开销，提高训练效率。

*缺点：

*实现复杂，需要仔细的通信策略。

*可能导致模型性能下降，特别是对于依赖全局信息的层。

3.混合并行

*同时使用数据并行和模型并行。

*优点：

*结合了两者优势，提高吞吐量和模型复杂性。

*缺点：

*实现和调试更加复杂。

*可能存在通信瓶颈，需要优化通信策略。

4.权衡因素

选择模型并行策略时，需要考虑以下因素：

*模型大小和复杂性：模型越大、越复杂，越可能需要模型并行。

*数据集大小：大规模数据集更适合数据并行。

*可用资源：设备数量、内存和计算能力会影响可行的并行策略。

*通信开销：必须仔细权衡通信开销对训练速度和效率的影响。

*模型性能：一些模型对模型并行更敏感，可能导致性能下降。

5.通信策略

有效的通信策略对于并行推理至关重要：

*同步并行：在每个通信步骤之后等待所有设备完成计算。

*异步并行：允许设备在继续计算时进行通信，从而提高吞吐量但可能导致不稳定的训练。

*减少通信：使用梯度压缩、参数共享和模型量化等技术来减少通信开销。

*优化通信拓扑：使用树形或环形通信拓扑来最大化通信效率。

6.负载平衡

负载不平衡会导致某些设备利用率较低，降低训练效率。可以通过以下方式缓解负载不平衡：

*均匀的数据分片：将数据均匀地分配给所有设备。

*动态负载均衡：根据设备的利用率动态调整数据分片。

*容错：处理设备故障和慢速设备，以确保训练的连续性。

7.扩展性

并行推理系统应该具有良好的扩展性，以处理更大型的数据集和模型。扩展性可以通过以下方式实现：

*模块化设计：将系统分解为可扩展的模块。

*弹性基础设施：使用云平台或分布式计算框架来提供按需扩展。

*高效的通信协议：使用可扩展的通信协议，如MPI或RDMA。

8.性能优化

可以通过以下方法优化并行推理的性能：

*使用高效的计算库：利用高度优化的库，如PyTorch和TensorFlow。

*避免内存瓶颈：优化数据加载和预处理，以最大限度地减少内存使用。

*并行化数据预处理：使用多线程或多进程来并行化数据预处理任务。

*使用硬件加速器：利用GPU或TPU等硬件加速器来加速推理。第五部分异步推理的容错处理关键词关键要点【异步推理的容错处理】：

1.容错机制：设计针对不同推理任务的容错机制，如时间戳机制、冗余计算机制等，确保推理过程的可靠性和鲁棒性。

2.错误检测和恢复：开发高效的错误检测和恢复算法，及时发现推理过程中的错误，并采取措施进行恢复，避免推理结果的严重错误。

【分布式推理系统的容错性】：

异步推理的容错处理

异步推理引擎旨在处理高度分布式系统中的故障，保证推理服务的可靠性。以下介绍异步推理引擎的容错处理机制：

#检测故障

异步推理引擎通常依赖心跳机制或定期检查来检测故障。心跳机制通过向组件发送定期消息来验证其存活状态，而定期检查直接查询组件的状态。当组件无法响应或心跳失败时，引擎将对其进行标记为故障。

#故障隔离

检测到故障后，异步推理引擎将隔离故障组件，以防止其影响其他部分。隔离机制可能包括：

*工作窃取：将故障组件的工作分配给其他可用组件。

*容错路由：将请求路由到非故障组件。

*请求重试：向非故障组件重新发送失败的请求。

#工作恢复

除了隔离故障组件外，异步推理引擎还必须恢复故障前处理的工作。恢复机制可能包括：

*工作重新分配：将故障组件处理的工作重新分配给其他组件。

*工作重新执行：如果可能，在非故障组件上重新执行故障组件处理的工作。

*请求反压：暂停处理请求，直到故障组件恢复，然后恢复处理。

#故障恢复

一旦故障组件恢复，异步推理引擎将将其重新集成到系统中。恢复过程可能包括：

*健康检查：验证故障组件已完全恢复。

*工作再平衡：调整工作分配，以优化系统性能。

*重放处理：在必要时重放故障期间处理过的请求。

#容错算法

异步推理引擎通常采用各种容错算法，以增强其处理故障的能力，这些算法包括：

*Paxos算法：用于分布式状态机达成共识和协调故障恢复。

*ZAB协议：用于分布式文件系统中的故障检测和状态管理。

*Raft算法：用于分布式系统中的领导者选举和状态复制。

#错误处理策略

异步推理引擎还包含错误处理策略，以管理故障和异常情况，这些策略包括：

*超时机制：设置请求处理超时，并根据需要重新路由或重试超时请求。

*死信队列：存储处理失败的请求，以便稍后重试或手动处理。

*重试策略：定义请求重试的策略，包括重试次数、延迟和指数退避。

#基准测试和评估

异步推理引擎的容错处理能力可以通过基准测试和评估来验证。这些测试可能包括：

*故障注入：故意引入故障以测试引擎的容错性和恢复能力。

*性能分析：衡量故障期间和故障恢复后的系统性能。

*可靠性测试：长期运行引擎测试其处理故障和维持服务可用性的能力。

#结论

异步推理的容错处理是分布式推理系统中至关重要的方面。通过利用故障检测、隔离、工作恢复、故障恢复和错误处理策略以及采用容错算法，异步推理引擎可以确保推理服务的可靠性和可用性，即使在故障发生的情况下。第六部分弹性分布式推理的策略关键词关键要点动态垂直并行

*将推理任务垂直划分为多个阶段，每个阶段在独立的计算资源上执行。

*动态调整阶段之间的并行度，以优化资源利用和推理延迟。

*引入负载均衡策略，减少不同阶段之间的延迟瓶颈。

流水线执行

*将推理任务分解为一系列流水线阶段，每个阶段处理特定数据块。

*流水线不同阶段并行执行，提高推理吞吐量。

*使用缓冲区和队列管理不同阶段之间的数据依赖关系。

异构计算

*利用不同类型的计算资源（如CPU、GPU、FPGA）执行不同的推理任务。

*匹配任务的计算需求与最合适的计算资源。

*优化资源利用和减少推理延迟。

模型压缩

*减少模型大小和计算复杂度，以提高推理效率。

*使用量化、剪枝和蒸馏等技术减小模型大小。

*保持模型精度，同时减少推理延迟和资源使用。

负载均衡

*平衡推理任务在不同计算资源上的负载。

*监控系统资源使用情况，并在资源过载时动态调整任务分配。

*优化推理吞吐量和减少延迟。

容错性

*提高分布式推理系统的容错性，以应对节点故障和网络问题。

*使用冗余计算资源和故障转移机制确保服务可用性。

*实现自动故障检测和恢复，最大限度地减少推理中断。弹性分布式推理策略

在分布式推理系统中，随着推理负载和资源可用性的动态变化，维护系统弹性至关重要。弹性分布式推理策略旨在应对这些变化，确保系统高效且可靠地提供推理服务。以下是常见的弹性分布式推理策略：

1.负载均衡

负载均衡将推理任务动态分配给可用资源，以优化资源利用率和响应时间。这涉及到监控系统负载并根据当前资源可用性调整任务分配。常用的负载均衡算法包括轮询、加权轮询、最小连接和一致哈希。

2.伸缩性

伸缩性使系统能够根据需求自动增加或减少资源（例如，计算节点）。这涉及到监控系统资源利用率和响应时间，并在必要时触发自动扩展机制。伸缩策略可以基于阈值、预测或历史数据。

3.故障转移

故障转移处理计算节点或其他系统组件发生故障的情况。这涉及到将推理任务从故障节点转移到其他可用节点，以确保推理服务不中断。故障转移策略可以基于心跳机制、冗余配置和自动故障恢复。

4.容器化

容器化将推理服务打包到轻量级、隔离的环境（容器）中。这允许在不同的计算节点上轻松部署和管理服务，提高了弹性和可移植性。容器化还可以简化故障转移和伸缩操作。

5.无服务器计算

无服务器计算是一种云计算模型，其中用户只为所使用的推理资源付费。这消除了管理和维护基础设施的需要，从而提高了成本效益和弹性。无服务器平台通常提供了自动伸缩和故障转移功能。

6.分片推理

分片推理将大型推理任务分解为较小的片段，并将其分配给多个计算节点并行处理。这减少了单个节点的处理时间，提高了系统吞吐量和响应时间。

7.延迟感知推理

延迟感知推理根据推理请求的相对延迟优先级调整推理资源分配。这对于处理时间敏感型推理任务非常重要，例如实时物体检测或自动驾驶。

8.流水线推理

流水线推理将推理任务分解为一系列阶段，并在不同的计算节点上并行执行这些阶段。这减少了推理延迟，特别是在处理大数据集时。

9.异构推理

异构推理利用不同类型的计算资源，例如CPU、GPU和ASIC，以优化推理性能和成本。这涉及到根据推理任务的特点和资源可用性选择合适的计算设备。

10.渐进式推理

渐进式推理分阶段生成推理结果，并在每个阶段提供部分或增量结果。这对于交互式推理场景非常有用，例如对话式人工智能，其中可以随着更多信息的可用性逐步完善推理结果。

结论

弹性分布式推理策略对于确保分布式推理系统的可靠性、可扩展性和成本效益至关重要。通过实施这些策略，企业可以部署高效且灵活的推理服务，以满足不断变化的业务需求。第七部分推理加速的优化技术关键词关键要点模型并行

*将模型参数分解为多个部分，并在不同的计算节点上并行处理。

*减少了对单个计算节点的内存需求，使处理更大型模型成为可能。

*需要优化通信开销，以最大限度地提高并行效率。

数据并行

*为每个计算节点提供不同数据样本的副本。

*简化了并行实现，并减少了通信开销。

*受限于数据样本大小，可能会导致内存限制。

管道并行

*将模型分解为多个阶段，并在不同计算节点上分阶段执行。

*允许重叠计算和通信，最大限度地提高吞吐量。

*可应用于深度神经网络，但需要仔细的实现和通信优化。

混合并行

*结合模型并行和数据并行技术。

*利用了不同并行技术各自的优势，同时降低了它们的缺点。

*需仔细设计并行策略，以优化通信开销和计算效率。

张量切片

*将高维张量分解为较小块，并在不同计算节点上并行处理。

*适用于大型张量处理，如卷积和矩阵乘法。

*通过减少通信开销和提高局部计算效率来优化性能。

张量分解

*将张量分解为低秩近似，从而减少存储和计算成本。

*可以通过奇异值分解、张量张量分解等技术实现。

*适用于大型张量处理，例如推荐系统和自然语言处理任务。推理加速的优化技术

模型压缩

*量化：将浮点值转换为更小精度的数据类型，如int8或int4。

*修剪：移除对模型性能贡献较小的参数。

*蒸馏：训练一个较小的模型来模拟较大的模型的行为。

模型并行化

*数据并行化：在多个GPU上复制模型副本，并使用不同的数据批次进行训练。

*模型并行化：将大型模型分解为更小的块，并在不同GPU上分布这些块。

*管道并行化：将模型划分为阶段，并在不同GPU上依次执行这些阶段。

分布式训练

*数据分布式：将训练数据划分为多个块，并存储在不同节点上。

*模型分布式：将模型复制到多个节点，并使用数据块对每个副本进行训练。

*参数同步：聚合来自不同节点的参数更新，以保持模型一致。

其他优化技术

*混合精度训练：同时使用浮点和低精度数据类型进行训练，以提高效率。

*张量分解：将大型张量分解为更小的块，以减少内存使用。

*激活函数近似：使用近似函数替换昂贵的激活函数，如ReLU或Swish。

*并行推理：在多个GPU上同时执行推理，以减少延迟。

*分布式推理：将推理任务分布到多个节点，以提高吞吐量。

*异构计算：利用不同类型硬件（如CPU、GPU和TPU）进行推理，以优化性能。

*编译器优化：使用编译器优化技术，如SIMD指令和自动并行化，以提高代码执行效率。

*框架优化：利用推理框架提供的高级优化功能，如算子融合和内存管理。

评估推理加速

推理加速的有效性可以通过以下指标进行评估：

*延迟：完成推理任务所需的平均时间。

*吞吐量：单位时间内处理的推理请求数量。

*资源利用率：GPU或TPU等硬件资源的利用率。

*成本：推理过程的计算和存储成本。

*精度：推理结果与使用原始模型获得的结果之间的准确性差异。

通过应用这些优化技术，可以显着加速推理过程，从而提高机器学习模型的部署和使用效率。第八部分并行和分布式推理在生产中的应用并行和分布式推理在生产中的应用

简介

并行和分布式推理是机器学习模型部署的关键技术，可显着提高推理吞吐量和效率。本文重点介绍并行和分布式推理的生产应用，展示其在加速实际机器学习应用程序中的优势。

并行推理

多核并行：

*利用多核处理器的并行能力，在单个机器上同时执行推理任务。

*适用于具有可并行化推理操作的模型，例如卷积神经网络(CNN)。

流水线并行：

*将推理任务分解为多个阶段，并在流水线上同时执行这些阶段。

*适用于具有复杂推理图表的模型，例如递归神经网络(RNN)。

分布式推理

数据并行：

*将数据样本分配到多个工作节点，每个节点负责一小部分样本的推理。

*适用于训练和推理数据量较大的模型。

模型并行：

*将模型参数分配到多个工作节点，每个节点负责一小部分参数的推理。

*适用于模型参数规模较大的模型，例如大语言模型(LLM)。

混合并行：

*结合数据并行和模型并行的优点，进一步提高可扩展性。

应用领域

图像处理：

*使用并行推理在图像分类、对象检测和语义分割等任务上实现高吞吐量。

自然语言处理：

*在文本分类、问答和机器翻译等任务中利用分布式推理处理大量文本数据。

语音识别：

*通过并行推理提高语音识别模型的实时性能，以实现快速准确的语音转录。

推荐系统：

*利用分布式推理在大规模数据集上快速生成个性化产品推荐。

金融科技：

*在反欺诈、信用评分和风险管理等任务中应用并行推理，提高模型效率。

优势

提高吞吐量：

*并行和分布式推理可显著增加推理任务处理速度，满足大规模应用的需求。

降低延迟：

*分布式推理通过分担计算负载，减少单个请求的处理时间。

提高资源利用率：

*有效利用计算资源，最大限度提高硬件利用率，降低成本。

可扩展性：

*分布式推理易于扩展，可轻松处理不断增长的