English(EN) How to Predict Each User's Token Speed on a Shared GPU

工程师解释 GPU token 速度瓶颈：是飞行中的 token，而不是用户

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 12:03

一位工程师解释说，预测共享 GPU 上用户的 token 速度需要关注飞行中的 token，而不是用户数量。这是因为 GPU 对所有用户每一步读取一次模型权重，并且每一步所花费的时间会随着所有用户总对话长度的增加而增加。工程师用图书管理员的比喻来说明，虽然重读规则手册需要恒定的时间，但重读每个人的信会增加总延迟，使得对话长度成为瓶颈，而不是人数。 AI

影响为优化 LLM 推理性能和共享 GPU 资源的容量规划提供了见解。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Mayur Agnani · 2026-11-06 12:03

How to Predict Each User's Token Speed on a Shared GPU

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