引入 num_devices 缓存在模型加载时一次性确定 GPU 数量，并基于该值直接计算全局批大小（移除原先批次大小额外 ×2 的隐式放大逻辑，由配置与设备数共同控制整体批规模）。

apps/rmbg/service.py

@@ -50,6 +50,8 @@ class RmbgService:
         # 单机多 GPU：维护模型和设备列表，兼容旧字段
         self.models = []
         self.devices = []
+        # 设备数量缓存（GPU 数量，CPU 视作 1 个设备）
+        self.num_devices = 1
         self.model = None
         self.device = None
         self._gpu_lock = Lock()
@@ -126,6 +128,9 @@ class RmbgService:
         self.device = self.devices[0]
         self.model = self.models[0]
 
+        # 缓存设备数量（用于根据 GPU 数量自动放大 batch）
+        self.num_devices = max(1, len(self.devices))
+
         if torch.cuda.is_available():
             torch.cuda.empty_cache()
 
@@ -329,16 +334,15 @@ class RmbgService:
                 await asyncio.sleep(0.1)  # 出错后短暂等待
     
     async def _collect_batch_items(self):
-        """收集一批队列项，达到batch_size或超时后返回（支持跨用户合批）"""
+        """收集一批队列项，达到单卡batch_size×GPU数量或超时后返回（支持跨用户合批）"""
         batch_items = []
-        batch_size = settings.batch_size
+        per_device_batch = settings.batch_size  # 单卡 batch_size
+        device_count = max(1, getattr(self, "num_devices", len(self.devices) or 1))
+        target_batch_size = per_device_batch * device_count  # 本次期望的全局 batch 上限
+
         collect_interval = settings.batch_collect_interval
         collect_timeout = settings.batch_collect_timeout
         
-        # 动态调整最大 batch 大小：高并发时允许更大的 batch（充分利用 GPU）
-        # 如果队列中有很多待处理项，可以收集更多
-        max_batch_size = batch_size * 2  # 最多收集 2 倍 batch_size
-        
         # 先尝试获取第一个请求（阻塞等待）
         try:
             first_item = await asyncio.wait_for(
@@ -350,27 +354,16 @@ class RmbgService:
             # 超时，返回空列表
             return []
         
-        # 继续收集更多请求，直到达到max_batch_size或超时
+        # 继续收集更多请求，直到达到 target_batch_size 或超时
         start_time = time.time()
         
-        while len(batch_items) < max_batch_size:
+        while len(batch_items) < target_batch_size:
             elapsed = time.time() - start_time
             
             # 如果已经超时，立即处理当前收集的请求
             if elapsed >= collect_timeout:
                 break
             
-            # 如果已经达到最小 batch_size，且队列中没有更多项，可以提前处理
-            if len(batch_items) >= batch_size:
-                # 尝试非阻塞获取，如果没有立即返回，就处理当前批次
-                try:
-                    item = self.queue.get_nowait()
-                    batch_items.append(item)
-                    continue
-                except asyncio.QueueEmpty:
-                    # 队列为空，处理当前批次
-                    break
-            
             # 尝试在剩余时间内获取更多请求
             remaining_time = min(collect_interval, collect_timeout - elapsed)
             

apps/rmbg/settings.py

@@ -34,8 +34,8 @@ class Settings(BaseSettings):
     http_max_keepalive_connections: int = 100  # httpx 最大 keep-alive 空闲连接数
 
     # 并发控制配置（推理侧）
-    max_workers: int = 30  # 线程池最大工作线程数（根据CPU核心数调整，22核44线程可设置20-30）
+    max_workers: int = 60  # 线程池最大工作线程数（根据CPU核心数调整，22核44线程可设置20-30）
-    batch_size: int = 8  # GPU批处理大小（模型显存占用较大，8是安全值，16会导致OOM）
+    batch_size: int = 16  # GPU批处理大小（模型显存占用较大，8是安全值，16会导致OOM）
     
     # 队列聚合配置（方案B：批处理+队列模式）
     batch_collect_interval: float = 0.05  # 批处理收集间隔（秒），50ms收集一次，平衡延迟和吞吐量