Was ist besser in einem FastAPI-Service mit Model Inference auf PyTorch: ThreadPool oder ProcessPool?

В FastAPI сервисе с инференсом модели на PyTorch лучше использовать ProcessPool, а не ThreadPool. Причина в том, что PyTorch активно использует вычисления на CPU/GPU, и Python GIL (Global Interpreter Lock) ограничивает параллелизм в потоках.

ProcessPool создаёт отдельные процессы, каждый со своим интерпретатором Python и памятью, что позволяет эффективно распараллеливать вычисления и не блокироваться из-за GIL.

ThreadPool подходит для I/O-bound задач, но для CPU-bound (как инференс модели) ProcessPool обычно даёт лучший прирост производительности.

Важно учитывать накладные расходы на создание процессов и обмен данными между ними, поэтому стоит профилировать конкретный кейс.