连续批处理原理详解

本文详细介绍了连续批处理（Continuous Batching）的原理及其在提升大语言模型推理效率中的关键作用。连续批处理是一种动态调度技术，允许推理引擎在单个批次中处理不同长度的请求，通过实时管理请求的到达和完成，最大化GPU利用率。文章解释了传统静态批处理的局限性，即需要等待所有请求完成才能释放资源，导致大量空闲时间。而连续批处理通过将请求拆分为更小的单元（如token级别），在请求到达时立即插入批次，并在请求完成后立即移除，从而减少等待时间。此外，文章还讨论了实现连续批处理的关键组件，包括调度器、内存管理和注意力机制优化，并提供了Hugging Face TGI库中的实际应用示例。该技术显著降低了延迟并提高了吞吐量，是当前主流推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM）的核心优化手段。