GPU 利用率

深度分析

「非同步批次」提升 LLM 推論 GPU 利用率的實作與效能分析

隨著連續批次成為大型語言模型推論的主流，傳統同步方式使CPU與GPU交替空轉，浪費近四成運算時間。本篇說明透過CUDA串流與事件實作非同步批次，讓CPU與GPU同時工作，提升約24%效能，並探討此技術對AI服務部署與開發者生態的長遠影響與產業趨勢。