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Continuous Batching
同时，本文引入三个全新要素：基于动态负载的自适应批次大小调整、面向MoE模型的Continuous Batching优化和结合Speculative Decoding的Continuous Batching 模型的Continuous Batching 与Speculative Decoding的融合 分布式环境下的Continuous Batching 低延迟场景下的Continuous Batching Batching优化是vLLM Continuous Batching的另一项重要创新，针对MoE模型的特点进行了优化。 Decoding） 结合Speculative Decoding的Continuous Batching融合机制是vLLM Continuous Batching的扩展功能，将Continuous Batching Batching的核心组件和它们之间的关系。
14110编辑于 2026-01-24 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
TensorFlow 组合训练数据（batching）
摘要总结：本文主要介绍了使用TensorFlow从TFRecord文件中读取数据，并将其组合成batch进行训练的过程。首先介绍了TensorFlow和TFRecord的基本概念，然后详细讲解了从TFRecord文件中读取数据的过程，包括使用TensorFlow的队列和线程进行数据读取和组合成batch的过程。最后通过一个例子演示了如何使用TensorFlow读取和组合成batch进行训练的过程。
2.3K70发布于 2018-01-02 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
实战语言模型~数据batching
a 什么是 batching？ 的方法； 而我们的PTB的数据集就属于上下文之间有关联内容的数据，所以这里使用第二种的batching方法。 b 如何 batching 对于上下文之间有关联样本来说，最理想的当然就是把这些句子拼接起来，形成一个很长的一个句子，然后放在循环神经网络中进行训练，如下图所示： ? 当然不论是制作data还是label都需要使用batching。 继续用上面那个numpy数组的例子，使用batching制作label： ? ▲使用batching制作label 有了data和label，就可以构建训练样本了： ? ▲制作好的训练样本 通过numpy数组简单例子的类比可以很容易理解对文本数据的batching操作。
83020发布于 2020-05-28 - 来自专栏AI工程落地
TensorRT LLM--In-Flight Batching
TensorRT engine of the model, TrtGptModelType::InflightBatching, // Use in-flight batching
2.1K50编辑于 2023-11-21 - 来自专栏GiantPandaCV
大白话解说Continous Batching
》，因其可以实现数倍乃至数十倍的系统吞吐提升，已广泛被各大LLM推理框架采用（原名Iteration Batching，TGI和vLLM称之为Contious Batching，TensorRT-LLM 称之为In-flight Batching）。 笔者曾阅读几篇关于Continous Batching的解读，始终觉得对运行机制的理解不够透彻，因而自己看论文做了这篇解说。 示意图 所谓“一图胜千言”，FriendliAI（ORCA作者单位之一）用一个动图诠释了Continous Batching的精华。 作者关注过一些针对原版Continous Batching（即OCRA版）某些细节做的改进，在这里列一下： 1.
4.2K10编辑于 2024-02-22 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（20）： Stream：异步运算，压力缓冲-Async, batching backpressure and buffering
所以aka-stream的backpressure是batching backpressure。
1.1K70发布于 2018-01-05 - 来自专栏魔术师卡颂
给女朋友讲React18新特性：Automatic batching
铁憨憨：“这个名字最长，一串英文一看就很厉害” 我一看，她指着Automatic batching（自动批处理） 什么是批处理 铁憨憨：“批处理，是不是和批发市场搞批发一个意思？” ?
1.2K40发布于 2021-07-07 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
Continuous Batching：解锁LLM潜力！
在这篇文章中，我们将告诉你，为什么 Continuous Batching 连续批处理成为了解决这一问题的新方法，而不再把 LLMs 视为“黑匣子”。 文章标题： How continuous batching enables 23x throughput in LLM inference while reducing p50 latency 文章链接 ： https://www.anyscale.com/blog/continuous-batching-llm-inference Section 1 为了更好地理解这篇文章，让我们先了解一下大型语言模型 在接下来的部分，文章将介绍连续批处理（continuous batching）作为一种优化策略，以解决传统批处理策略中存在的这些低效性问题。 Q2. Section3 - LLM batching explained Q1. 文章提到 LLMs 尽管具有大量的计算能力，但由于内存带宽主要用于加载模型参数，LLMs 很难实现计算饱和度。
3.2K31编辑于 2023-10-24 - 来自专栏FreeBuf
使用BatchQL对GraphQL安全性进行检测
检测内容 当前版本的BatchQL支持检测下列内容： 支持各类查询方式； 模式建议检测； CSRF检测 基于查询名称的Batching； 基于查询JSON列表的Batching； 工具下载 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地 Query name based batching: GraphQL batching is possible... preflight request was successful. Query JSON list based batching: GraphQL batching is possible... preflight request was successful. Most provide query, wordlist, and size to perform batching attack. / https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/GraphQL_Cheat_Sheet.html#mitigating-batching-attacks
78140发布于 2021-10-21 - 来自专栏全栈程序员必看
Unity DrawCall优化「建议收藏」
Mesh Renderer 二 Skinned Mesh Renderer 三 合并要求对比 四 总结 五 场景制作建议 DrawCall优化合并，也叫批处理，即DrawCall Batching 一 Mesh Renderer 分为Dynamic Batching和 Static Batching Dynamic Batching 不需要任何操作，只要共享材质(即使是不同的Mesh模型也可以 Static Batching 原理： 运行游戏后将一组游戏对象的多个模型会被动态合并为1个。 ): 1)将所有要合并的静态物体(不须勾Batching Static)放入统一一个root 2)StaticBatchingUtility.Combine(root); 区别： 勾选Batching Static： 完全自动合并,在MeshFilter里显示的是 Combined Mesh(root:scene)。
1.8K10编辑于 2022-11-04 - 来自专栏Kubernetes
JMeter配置远程执行
following property before starting the server: server.rmi.localport=60000 编辑jmeter.properties, 修改Remote batching mode为Standard： #--------------------------------------------------------------------------- # Remote batching comma delimited remote_hosts=10.100.84.21 client.rmi.localport=7000 编辑jmeter.properties, 修改Remote batching mode为Standard： #--------------------------------------------------------------------------- # Remote batching
1.3K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏微服务生态
SEDA架构模型
(2)、批量管理器目的：低响应时间和高吞吐量的调度操作：Batching因子：Stage一次处理的消息数量小的batching因子：低响应时间大的batching因子：高吞吐量尝试找到具有稳定吞吐量的最小的 batching因子观察stage的事件流出率当吞吐量高的时候降低batching因子，低的时候增加 ?
1.5K30发布于 2018-08-22 - 来自专栏AI SPPECH
2. 训练 vs 推理：真正烧钱的是哪一步
文章深入分析了推理成本的核心瓶颈——KVCache与通信开销，并详细阐述了vLLM如何通过Continuous Batching技术提升吞吐量，以及量化技术在推理中的ROI。 技术深度解析 Continuous Batching是vLLM的核心技术之一，它允许推理系统动态调整批处理大小，从而提高GPU利用率。 3.2.2 Continuous Batching的工作原理 Continuous Batching技术将请求处理分为多个阶段，每个阶段处理一个Token。 3.2.3 vLLM中Continuous Batching的实现 以下是vLLM中Continuous Batching的核心实现代码： # 来源：vllm/scheduler.py class Scheduler 使用Continuous Batching：采用Continuous Batching技术，提高GPU利用率。
23810编辑于 2026-01-19 - 来自专栏机器之心
千亿参数大模型免费在线畅玩！无需注册，零门槛体验OPT-175B
bucket batching 技术减少无意义的计算。 先来讲讲为什么生成式任务无法直接使用常见的 batching 方法。 简单的 batching 方案将两者相差很大的推理放在同一个批次中将造成大量冗余计算，因此Colossal-AI 开发人员加入了 bucket batching 技术，即按照输入句长以及输出目标句长进行桶排序 ，同一个桶内的序列作为一个 batching，极大的降低了冗余计算量。 Bucket batching。将具有相近输入与输出长度的任务放在同一个批次。
1.9K20编辑于 2022-09-08 - 来自专栏前端学习归纳总结
关于setState的一些记录
然后我在网上引用了这张图（侵删） 从结论和图都可以得出， setState是一个batching的过程， React官方认为， setState会导致re-rederning， 而re-rederning 以下这段话是Dan在Issue中的回答： 中心意思大概就是： 同步更新setState并re-rendering的话在大部分情况下是无益的， 采用batching会有利于性能的提升， 例如当我们在浏览器插入一个点击事件时 ，父子组件都调用了setState，在batching的情况下， 我们就不需要re-render两次孩子组件，并且在退出事件之前re-render一次即可。 immediately flush this.props without re-rendering the parent, which means we would have to give up on batching 因为props只有当re-rendering父组件后才传给子组件，那么如果要props变成同步的， 就需要放弃batching。 但是batching不能放弃。
46710编辑于 2022-02-23 - 来自专栏Se7en的架构笔记
Chunked-Prefills 分块预填充机制详解
因此，批处理（batching）在 decode 阶段尤为有效，有助于提升整体吞吐量。 2 Batching 的演进过程 2.1 Static Batching Static Batching 是一种传统的大模型推理调度策略，其核心特点是：一旦构建了一个 batch，其中的所有请求将统一执行 Static Batching 虽然可以降低 TBT 延迟，但也会牺牲整体系统吞吐量，并导致 GPU 资源浪费。 下图展示了使用 Static Batching 完成 4 个推理请求的过程。 2.2.3 Selective Batching Selective Batching 的核心原理在于：仅对适合批处理的操作执行批处理，不适合批处理的操作则单独处理。 到 Continuous Batching 的策略演进。
2.6K22编辑于 2025-07-14 - 来自专栏全栈程序员必看
cocos2dx 3.0 研究（4）渲染分析[通俗易懂]
2、Difficult to optimize（No auto-batching）// 不好优化。 Cocos2d-x为我们提供了Auto-batching和SpriteBatchNode。 Auto-batching 意思是Renderer将多次draw的调用打包成一次big Draw 调用。(又名批处理)。 效果越明显 Auto-batching 在3.0版本号实现了引擎的逻辑代码与渲染代码的分离，实现了Auto Batch与Auto Culling功能。
60710编辑于 2022-07-08 - 来自专栏新智元
【TensorFlow开源2年官方回顾】下一个重要方向是分布式模型服务
本文是研究团队撰写的回顾，并提出接下来创新的方向是Granular batching和分布式模型服务。 自从2016年2月 TensorFlow Serving 开源以来，我们做了一些重大改进。 今天，我们很高兴在两个实验领域分享早期进展： Granular batching：我们在专用硬件（GPU和TPU）上实现高吞吐量的关键技术是“批处理”（batching）：联合处理多个样本以实现高效。 我们正在开发技术和最佳实践来改进批处理：（a）使批处理能够仅针对计算的GPU / TPU部分，以获得最高效率; （b）允许在递归神经网络进行batching，用于处理序列数据，例如文本和事件序列。 我们正在尝试使用Batch/Unbatch对任意子图进行batching。
71870发布于 2018-03-21 - 来自专栏腾讯云服务器团队的专栏
TACO-LLM发布！助力大模型极致加速
Continuous Batching 传统的Batching方式被称为Static Batching。 如上文所述，Static Batching方式需要等一个batch中最长输出长度的请求完成计算，整个batch才完成返回，新的请求才能重新batch并开始计算。 因此，Static Batching方式在其他请求计算完成，等待最长输出请求计算的过程中，严重浪费了硬件算力。 TACO-LLM通过Continuous Batching的方式来解决这个问题。 Continuous Batching 无需等待batch中所有请求都完成计算，而是一旦有请求完成计算，即可以加入新的请求，实现迭代级别的调度，提高计算效率。从而实现较高的GPU计算利用率。 图1 Static Batching 图2 Continuous Batching Paged Attention 大模型推理计算性能优化一个常用的方式是KV-Cache技术。
2.3K30编辑于 2023-11-17 - 来自专栏全栈程序员必看
什么是draw call_unity drawcall优化
Unity在 Player Setting 里的两个功能选项 Static Batching 与 Dynamic Batching。 Unity内置了Draw Call Batching技术，从名字就可以看出，它的主要目标就是在一次Draw Call中批量处理多个物体。 Unity提供了Dynamic Batching和Static Batching两种方式。 Static Batching则需要把静止的物体标记为Static，然后无论大小，都会组成Batch。 如前文所说，Static Batching显然比Dynamic Batching要高效得多，于是，Static Batching功能是收费的…… 要有效利用Draw Call Batching，首先是尽量减少场景中使用的材质数量
1.9K30编辑于 2022-10-02
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