动态批处理技术如何让大模型同时服务多用户

AI导读

本文分为四部分,探讨了批处理技术:首先指出静态批处理(将请求分组为固定大小批次并统一处理)存在的问题;接着提供静态批处理的代码示例;随后引入连续批处理,介绍其动态调度与不规则批处理机制;最后给出完整实现方案。文章核心在于对比静态与连续批处理,展示连续批处理如何通过动态调度优化多请求服务。

AI Prism 智棱 - 大模型 分类封面图
This article is divided into four parts; they are: • The Problem with Static Batching • Code Example of Static Batching • Continuous Batching: Dynamic Scheduling and Ragged Batching • Full Implementation The simplest way to serve multiple requests together is to use static batching, by grouping them into fixed-size batches and processing each batch together.

内容声明

本文内容基于公开市场信息与媒体报道进行整理,部分观点来自社区讨论。如涉及事实性问题,欢迎通过 xurj005@163.com 与我们指正,我们将及时核实并更新。