连续批处理如何提升大模型吞吐：迭代级调度与延迟权衡
在线聊天服务中，静态批处理因输出长度差异导致GPU利用率低下。本文以聊天场景贯穿，解释连续批处理如何通过迭代级调度动态加入和完成请求，分析其对TTFT和TPOT的影响，并讨论最大批大小、队列策略等参数如何权衡吞吐与延迟，以及适用边界。
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CUDA Graph 如何消除大模型推理中的 Kernel 启动开销
本文以在线大模型服务为场景，深入解析 CUDA Graph 通过捕获并重放 GPU Kernel 序列来减少 CPU 启动开销和内核间延迟的机制。文章分析了其与动态形状、批处理大小变化、PagedAttention 等技术的兼容性，讨论了捕获成本、内存占用和适用边界，并通过对比表格和流程图帮助读者理解何时使用 CUDA Graph 能获得显著收益。