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讲真的，搞推荐系统（RecSys）和搜索业务的兄弟们，平时最头疼的是什么？不是模型不够大，而是 P99 延迟 总是莫名其妙地抖动。

你在 x86 上调优了半天，搬到 ARM 架构（比如鲲鹏 920）上，发现性能总是差那么一截。看着 top 命令里 128 个核都在跑，但 QPS 就是上不去。你以为是芯片不行？错，是你用的姿势不对。

最近我盯着 BoostKit 开源仓库里的这个 tensorflow-serving 项目看了半天，尤其是那个 0001-boostsra-tensorflow-serving.patch，我才发现：这帮人为了榨干 CPU 性能，是真的敢对底层逻辑动刀子。

看着仓库首页那短短几行“项目介绍”，写着“高性能 Serving”、“端到端推理 benchmark”，字越少，事越大。今天咱们不整虚的，直接拆解这份代码，看看它是怎么给 TF Serving 打上“物理外挂”的。

传统问题

在鲲鹏这种众核（Many-Core）架构上跑 TF Serving，最常见的一个鬼故事就是：CPU 利用率看着不高，但推理延迟就是降不下来。

为什么？因为标准的 TF Serving 根本不懂 NUMA 架构，更不懂核与核之间的“爱恨情仇”。

• 线程乱飞：gRPC 的通信线程（负责接客）和 TensorFlow 的计算线程（负责干活）混在一起抢占 CPU 时间片。
• 缓存失效（Cache Thrashing）：操作系统调度器是个“渣男”，把线程从 Core 0 搬到 Core 64，L1/L2 Cache 直接凉凉，CPU 大把时间都浪费在内存搬运上了。
• 指令集浪费：原生的 TensorFlow 编译选项极其保守，根本不敢开特定架构的指令集优化。

以前要解决这个问题，你得自己去改 Bazel 编译配置，甚至去改 C++ 源码做线程绑定。现在 BoostKit 这个 Patch 直接把这套逻辑集成进去了，这就是典型的“前人栽树”。

TF Serving核心技术

这份代码最核心的改动，其实就是把 TF Serving 从“自动挡”变成了“手动挡”，顺便换了个“涡轮增压发动机”。它不仅仅是一个 Patch，它是对 TF Serving 调度机制的重构。

2.1 拒绝 Bazel编译配置

看过 TensorFlow 源码的都知道，它的 Bazel 编译配置简直是反人类的迷宫。

这个 Patch 里的 compile_serving.sh 虽然是个 Shell 脚本，但它干了件大事：特性开关化。它没让你去改 .bazelrc，而是通过 --features 参数（如 ktfop, annc, gcc12）来控制编译逻辑。

这也太懂运维了。特别是这一段 .bazelrc 的修改：

build:ktfop --define=build_with_ktfop=true
build:fused_embedding --define=build_with_fused_embedding=true

这意味着它默认引入了 KTFOP (Kunpeng TensorFlow OPs) 和 Fused Embedding。

对于搜广推场景，Embedding 层的查找和聚合是最大的瓶颈。原生的 Gather 算子在 ARM 上效率极低，这里直接替换成了针对 ARM 优化的融合算子，这波在大气层。

2.2 线程亲和性

这是整个 Patch 最精彩、最 Hardcore 的部分。

在 tensorflow_serving/model_servers/server.cc 里，增加了一个核心功能：Task Affinity Isolation。

原生的 TF Serving 是完全依赖 OS 调度的。而这个 Patch 居然加了一段代码，允许你通过启动参数 task_affinity_isolation 来手把手教 OS 做人。

原理很简单：分家。

• 你负责收发请求（gRPC），你去住 56-63 号房。
• 我负责矩阵运算（Compute），我住 0-55 号房。
• 咱们井水不犯河水，谁也别抢谁的 L2 Cache。

实战深测

光说不练假把式，咱们看看这代码具体是怎么落地的。

3.1拉取仓库

别指望能直接 git clone 一个现成的完整项目。这个仓库本身就是一个“外挂包”，你需要先有“游戏本体”（官方 TF Serving），然后把“外挂”挂上去。

根据 README.md，这一套连招是这样的：

第一步先去 Google 官方库把 2.15.1 版本的源码拉下来。注意，必须是 2.15.1，版本不对 Patch 肯定打不上，拉取官方 tensorflow-serving 代码，锁定 v2.15.1：

git clone -b 2.15.1 https://github.com/tensorflow/serving.git open-serving

第二步拉取鲲鹏“外挂包”，BoostKit 的优化补丁仓，拉取搜推广优化 patch 仓库：

git clone -b master https://gitcode.com/boostkit/tensorflow-serving.git sra-serving

最后这是最关键的一步，把补丁文件扔进官方源码里，然后执行 patch 命令：

# 把 patch 复制过去
cp sra-serving/0001-boostsra-tensorflow-serving.patch open-serving

# 进入目录，开始魔改cd open-serving
patch -p1 < 0001-boostsra-tensorflow-serving.patch

看到终端里刷出一排 patching file ... 的时候，恭喜你，你的 TF Serving 已经进化了。这时候你再去看目录里的 compile_serving.sh，那就是刚热乎生成的编译脚本。

这种 patch -p1 的操作在内核开发里是家常便饭，但在应用层开发里见得少了。它最大的好处是透明。你不用担心厂商在代码里藏私货，打开 0001-boostsra-tensorflow-serving.patch 这个纯文本文件，每一行增删都清清楚楚。

3.2编译

以前在 ARM 上编译 TF Serving，GCC 版本不对报错，Bazel 版本不对报错，指令集没开报错。

看看 compile_serving.sh 是怎么做的：

if [ "$ENABLE_GCC12" == true ]; then# ... 省略路径设置 ...
    GCC_VERSION=$(gcc -dumpversion | cut -d. -f1)
    if [[ "$GCC_VERSION" != "12" ]]; thenecho "Error: GCC version is $GCC_VERSION. Please install GCC 12..."exit 1
    fifi

简单粗暴，直接强校验 GCC 12。这就避免了用旧编译器编出来一堆 Illegal instruction 的惨案。

同时，在 Bazel 编译命令里直接注入了硬核优化参数：

–copt=-march=armv8.3-a+crc --copt=-O3 --copt=-fprefetch-loop-arrays

这里把 ARM v8.3 的指令集（包括 CRC 校验指令）和 O3 优化全开了，甚至开启了循环预取（prefetch）。在向量运算密集的场景下，这就是免费的性能提升。

3.3手写调度器

最骚的操作在 server.cc。它定义了一个 ThreadAffinityArgument 结构体，用来解析你的绑核策略。

我们来看这段解析逻辑，简直是把“控制欲”写在了脸上：

// 来源：tensorflow_serving/model_servers/server.cc// 核心逻辑：解析参数格式 "mode;start-end;tf_cores"// 例如：'1;0-79;75' -> 模式1，使用0-79号核，其中前75个给TF，剩下给gRPCtensorflow::Status ParseThreadAffinityConfig(tensorflow::string affinity_config,
                                             ThreadAffinityArgument& args) {
  // ... 代码省略 ...
  args.thread_affinity = static_cast<tensorflow::port::ThreadAffinity>(mode);
  
  // 甚至还校验了物理核数够不够，不够直接抛错if (get_available_cpu_nums() < total_cores) {
    return errors::InvalidArgument("Invalid input format. available cpu num less than total cores.");
  }
  // ...
}

这段代码不仅是解析字符串，它是在构建一个资源隔离墙。

注意看 patch 中引入的 SetThreadAffinityBeforeServerCreate 和 SetThreadAffinityAfterServerCreate 这两个函数。它利用了 C++ 的 RAII 思想（虽然这里是显式调用），在 Server 创建前后分别设置线程掩码（Affinity Mask）。

• Before Create: 设置主线程和 gRPC 线程的亲和性。
• After Create: 恢复或者设置计算线程的亲和性。

通过调用 pthread_setaffinity_np，它直接绕过了 OS 的默认调度策略。这在 64 核甚至 128 核的鲲鹏服务器上，能把 Context Switch 带来的开销降到最低。

3.4 一条命令提升吞吐

在实际部署中，你只需要在启动 TF Serving 时加上这两个 Flag，立刻就能感受到什么叫“稳如老狗”。

根据 tensorflow_serving/model_servers/main.cc 的修改，新增了这两个参数：

tensorflow_model_server \
  --port=8500 \
  --model_config_file=... \
  --batch_op_scheduling=true \
  --task_affinity_isolation="1;0-63;56"

这行配置的意思是：

1. **batch_op_scheduling=true**: 开启针对鲲鹏 920 CPU 优化的线程和调度优化。
2. **task_affinity_isolation="1;0-63;56"**:
   1. “1”: 开启顺序绑核模式。
   2. “0-63”: 这台机器我要用 64 个核。
   3. “56”: 前 56 个核死死绑定给 TensorFlow 计算线程，剩下的 8 个核（56-63）留给 gRPC 处理网络请求。

效果？ 这种物理隔离，能让高并发下的 P99 延迟像心电图停跳一样平稳，再也不会因为网络中断（Interrupt）打断了矩阵乘法而导致延迟飙升。

总结

BoostKit 的这个 Patch 真的很有意思。如果你看 GitCode 上的截图，它只是一个平平无奇的 0001-...patch 文件，但它背后隐藏的是对系统底层原理的深刻理解。

它没有去改 TensorFlow 那些花里胡哨的上层 Python API，而是盯着编译参数、算子实现和线程调度这三个命门猛锤。

• 局限性：这玩意儿是深度绑定鲲鹏架构（ARMv8.3+）和 openEuler 的，想在 x86 或者旧版 ARM 上跑这套逻辑，估计编译这一关就得掉层皮。
• 行业影响：它证明了一件事，通用软件在专用硬件上想要高性能，必须得做侵入式适配。指望编译器自动优化？不存在的。

最后给兄弟们一个建议：

如果你手头有鲲鹏或者其他高性能 ARM 服务器，别傻乎乎地 pip install tensorflow-serving-api 或者直接拉 Docker 官方镜像了。按照 README.md 的指引，把这个 Patch 打上，自己编译一个版本。去看看你的 CPU 监控，你会回来感谢我的。