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LLM 伺服器連續批次處理機制
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AI 綜述
報道介紹，連續批次處理讓 LLM 伺服器在每次生成迭代後重新調整批次，並把已完成請求騰出的空位分配給等待中的請求，以提升 GPU 使用效率和整體吞吐量。新請求須先經過處理提示詞的 prefill 階段，再進入逐 token 生成的 decode 階段。對於長提示詞，chunked prefill 可把提示詞分成較小區塊，並與持續進行的生成工作一同排程。
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最新進展10月23日 16:18
報道説明連續批次處理的請求排程方式，以及 prefill、decode 和 chunked prefill 流程。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月23日
- DEV Community連續批次處理：LLM 伺服器如何同時服務大量用戶？
連續批次處理讓 LLM 伺服器在每次生成迭代後重新調整批次，將已完成請求的空位分配給等待中的請求，以提升 GPU 使用效率和整體吞吐量。新請求須先經過處理提示詞的 prefill 階段，再進入逐 token 生成的 decode 階段；chunked prefill 可把長提示詞分成較小區塊，與持續進行的生成工作一同排程。
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還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。