ДалееСледующее руководство
Непрерывное обучение и автоматизированная переподготовка
Технический
Техническое РУКОВОДСТВО
Непрерывное пакетирование
Continuous batching updates the active request set between generation iterations instead of holding one fixed batch until every request finishes.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
It can improve serving utilization, while capacity limits and scheduling policy still govern latency.
Глубокое погружение
GPUs are fastest when they process many requests together in a batch. The naive approach, static batching, groups a fixed set of requests, runs them all to completion, then starts the next batch. The problem: language model outputs vary wildly in length, so short requests finish early and their slots sit idle while the batch waits for the longest one, wasting GPU cycles and delaying new arrivals. Continuous batching (also called in-flight or iteration-level batching, popularized by the Orca paper and used in vLLM, TensorRT-LLM, and TGI) operates at the granularity of a single decoding step. After each token is generated, finished sequences exit the batch and queued requests can be admitted when the scheduler has capacity. Iteration-level admission can improve utilization and reduce avoidable waiting compared with fixed batches; the measured effect depends on request lengths, capacity, and scheduling.
Реальная реализация
API чата, сразу допускающий вновь поступившие пользовательские сообщения в текущий пакет, вместо того, чтобы ставить их в очередь для следующего пакета.
Удаление короткого завершенного ответа в середине пакета и заполнение его слота, чтобы графический процессор никогда не простаивал в ожидании долгого поколения.
Сочетание непрерывной пакетной обработки с PagedAttention от vLLM для дешевой вставки и удаления последовательностей на каждом этапе декодирования.
Служба завершения кода, поддерживающая высокую скорость передачи токенов в секунду при пакетном трафике переменной длины, сохраняя пакет полным.
Будущее непрерывного пакетирования
Serving teams balance throughput with time to first token and time between generated tokens. Long prefill work can delay decoding unless the scheduler splits or otherwise manages it. Capacity budgets, request priorities, and fairness policies determine which work is admitted. Continuous batching can be combined with paged caches, chunked prefill, and speculative decoding, but each combination should be measured on the actual traffic and hardware.
Применение на практике
Почему это важно
- Стоимость и бюджет. Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
- Более четкие решения. Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
- Контроль качества. Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Следите за
- Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
- Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
- Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Следующие шаги
- Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
- Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
- Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
- Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the Continuous Batching quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Что такое непрерывная пакетная обработка?
Continuous batching updates the active request set between generation iterations instead of holding one fixed batch until every request finishes. It can improve serving utilization, while capacity limits and scheduling policy still govern latency.
В чем основной недостаток статической (фиксированной) пакетной обработки для обслуживания LLM?
Поскольку длина выходных данных различается, готовые последовательности простаивают до тех пор, пока не завершится самая медленная, тратя впустую циклы графического процессора и задерживая новые запросы.
С какой степенью детализации непрерывная пакетная обработка добавляет и удаляет запросы?
Непрерывная пакетная обработка (на уровне итерации) обновляет активный набор после каждого шага декодирования, поэтому она работает по токенам, а не по всему запросу.
A continuous-batching request finishes and frees capacity. What can the scheduler do next?
Iteration-level scheduling can refill available capacity subject to memory, token, and other limits.
Какой метод естественным образом сочетается с непрерывной пакетной обработкой, чтобы удешевить вставку/удаление последовательностей?
PagedAttention хранит KV-кэш каждой последовательности в независимых блоках, поэтому добавление или удаление последовательности в процессе выполнения не нарушает память других.
Какой исследовательской работе обычно приписывают популяризацию пакетной обработки на уровне итерации (непрерывной)?
В документе Orca было представлено планирование на уровне итераций, и эта идея была принята обслуживающими системами, такими как vLLM, TGI и TensorRT-LLM.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме