摘要: 大语言模型(LLMs)推理过程中的批处理优化面临显著挑战,这主要源于其推理过程的迭代特性。核心问题在于批处理中的各个请求完成时间存在差异,这导致资源释放和新请求整合的复杂性显著提高,特别是在处理不同完成阶段的请求时。当批处理中序列的生成长度差异较大时,GPU资源利用率往往不够理想。如下图所示,序列1 阅读全文
posted @ 2024-12-07 09:55 deephub 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑