深度分析
非同步連續批次：CUDA 串流、事件與雙槽記憶體池在 LLM 推論的應用
面對雲端 GPU 成本與推論吞吐的雙重壓力，連續批次（continuous batching）雖能降低 padding 浪費，卻仍受限於預設的同步流程，使 CPU 與 GPU 交替閒置。
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面對雲端 GPU 成本與推論吞吐的雙重壓力，連續批次（continuous batching）雖能降低 padding 浪費，卻仍受限於預設的同步流程，使 CPU 與 GPU 交替閒置。
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連續批次推論以同步流程為主，導致 CPU 與 GPU 交替閒置造成效能流失。文章以 CUDA streams 與 events 拆分 H2D/compute/D2H、採用雙槽與 carry-over 機制重疊批次準備，在不改模型情況下可顯著降低 GPU 閒置並提升整體吞吐。