異步批次

深度分析

「異步批次」與 CUDA 串流：提升 LLM 推論效能的實作技巧

為降低同步批次導致的GPU閒置，HuggingFace提出利用CUDA串流與事件的異步批次方法，將CPU批次準備與GPU計算平行化，透過雙緩衝與攜帶機制在batchN+1前完成資料搬移，理論上可將推論時間縮短約24%，提升效能與資源使用率，此改寫不需調整模型或核心，只靠硬體排程即可完成。