标签：Continuous Batching

共 5 篇文章

• Continuous Batching 生产实战：用动态批处理提升 LLM Serving 吞吐

  本文系统讲解 Continuous Batching 如何通过迭代级调度提升 LLM 推理吞吐，覆盖静态批处理痛点、调度机制、KV Cache 约束、关键参数配置、监控指标与上线误区，适合推理服务优化与容量规划参考。

  2026/07/01 LLM Serving / Continuous Batching / Inference Optimization / GPU / vLLM

• Continuous Batching 生产实战：让 LLM 服务在高并发下稳定吃满 GPU

  本文系统梳理大模型服务中连续批处理的核心原理、调度策略、KV Cache 约束、工程落地步骤与监控指标，帮助团队在高并发场景下提升吞吐并控制尾延迟，覆盖从原理验证到生产上线的完整实践路径。

  2026/07/01 LLM Serving / Continuous Batching / vLLM / KV Cache / 性能工程 / 推理优化 / GPU 调度

• Continuous Batching 实战：为什么 LLM 服务不能用传统固定批处理

  从固定批处理、迭代级调度到 PagedAttention，系统梳理 Continuous Batching 在大模型推理服务中的原理、收益、边界与上线检查方法。

  2026/06/30 LLM Serving / Continuous Batching / PagedAttention / Inference Optimization

• Chunked Prefill 实战：长上下文推理的延迟治理

  本文从连续批处理与预填充分块的协同机制出发，深入解析长上下文推理中如何通过 Chunked Prefill 治理延迟，涵盖核心调度原理、chunk size 调参策略、工程落地指标与生产上线检查清单。

  2026/06/29 LLM Serving / Chunked Prefill / Continuous Batching / Inference Optimization

• Chunked Prefill Scheduling：LLM 推理调度为什么不能只靠 Continuous Batching

  本文系统拆解 Chunked Prefill Scheduling 的工程原理、continuous batching 的局限、TTFT 与 ITL 的指标取舍、token budget 调优、公平性控制和生产上线 Checklist，帮助判断 LLM 推理系统如何降低长 prompt 对流式输出的干扰。

  2026/06/26 LLM Inference / Chunked Prefill / Continuous Batching / vLLM / AI Infrastructure