连续批处理是一种旨在提高大型语言模型 (LLM) 推理过程中 GPU 利用率的优化技术。传统的静态批处理方法存在“拖尾问题”，即批次中最慢的请求决定了所有请求的处理时间，导致 GPU 大量空闲。连续批处理通过在每次迭代中动态重新评估和调整批次来解决此问题，允许已完成的请求立即被队列中的新请求替换。与静态批处理相比，这种迭代调度确保 GPU 资源得到持续利用，从而显著提高吞吐量和效率。 AI
影响 提高 LLM 服务效率，通过降低延迟可能降低推理成本并改善用户体验。
排序理由 该条目讨论了 LLM 推理的技术优化，这是人工智能基础设施的一个研究课题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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