持續批次化

深度分析

持續批次化：提升大型語言模型服務吞吐量的關鍵技術與實作細節

在大型語言模型服務需求激增的背景下，持續批次化透過 KV 快取、分塊預填與不規則批次三項技術，同時處理預填與解碼階段，減少填充浪費並提升 GPU 利用率。此方法使多使用者同時對話的吞吐量大幅提升，預計將改變 AI 服務的資源配置與成本結構。