本文深入探讨了批处理在现代GPU上的工作原理，以及它对深度学习模型推理速度的影响。通过优化批处理策略，可以提高模型的推理效率。作者还提到了现代GPU上运行批处理时的并发性优势。对于MLP模型，作者通过计算模型大小/内存带宽比和模型FLOPS/GPU FLOPS来近似传输权重和计算所需的时间。对于卷积网络和Transformer模型，批处理的优势较少。最后，作者介绍了SiliconLLM推理加速引擎的性能提升。
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