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同时服务多个用户：连续批处理如何提高大语言模型推理效率
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原文英文，约10000词，阅读约需37分钟。
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内容提要
本文探讨了通过动态调度和不规则批处理提高大语言模型（LLM）推理效率的方法。动态调度允许在每个解码步骤后立即接收新请求，避免了静态批处理中短请求等待长请求的问题，从而减少GPU资源浪费。不规则批处理通过合并多个提示，减少填充令牌的浪费，进一步提升推理速度。最终，连续批处理显著提高了LLM的推理效率。
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关键要点
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动态调度允许在每个解码步骤后立即接收新请求，避免了静态批处理中短请求等待长请求的问题。
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不规则批处理通过合并多个提示，减少填充令牌的浪费，进一步提升推理速度。
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连续批处理显著提高了大语言模型的推理效率。
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延伸问答
什么是动态调度，它如何提高推理效率？
动态调度允许在每个解码步骤后立即接收新请求，避免短请求等待长请求，从而减少GPU资源浪费。
不规则批处理是如何工作的？
不规则批处理通过合并多个提示，减少填充令牌的浪费，从而提升推理速度。
连续批处理相比静态批处理有什么优势？
连续批处理通过动态调度和不规则批处理提高了推理效率，避免了短请求在静态批处理中闲置的情况。
静态批处理的主要缺点是什么？
静态批处理的主要缺点是短请求在等待长请求完成时会闲置，导致GPU资源浪费。
如何实现连续批处理？
连续批处理通过动态调度和不规则批处理结合，允许在每个步骤中动态接收新请求并减少填充。
连续批处理对大语言模型的推理效率有何影响？
连续批处理显著提高了大语言模型的推理效率，减少了资源浪费并加快了响应速度。
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