静态批处理等待批次满后才运行，延迟高；动态批处理通过超时窗口改善等待，但批次内仍受最慢请求影响；连续批处理以解码步骤为单位调度，序列完成即释放槽位，吞吐量高，适合生产级LLM服务。

动态批处理通过实时组合多个推理请求，提高GPU利用率并减少延迟。语义缓存在请求到达推理队列前识别并重用相似查询的响应，从而降低成本和延迟。Redis为AI工作负载提供高效的实时数据平台，优化推理性能。

vLLM优化了大语言模型的服务流程，通过高效的GPU内存管理和动态批处理实现高吞吐量和低延迟。请求排队处理，利用KV缓存提升效率，最终通过流式输出返回响应。