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精选59
解锁连续批处理中的异步性
精选理由
文章手把手拆解了异步批处理如何用CUDA流和事件消除CPU与GPU的互相等待,把推理吞吐提升22%,搞推理优化的工程师值得细读。
AI 摘要
在连续批处理中,同步方式导致CPU与GPU交替工作,造成闲置浪费。测试显示,使用8B模型生成8K令牌时,GPU有24%的时间处于空闲状态。异步批处理通过分离工作负载,让CPU准备下一批次(N+1)的同时,GPU计算当前批次(N),从而消除闲置间隙。这可通过CUDA流实现操作并发,无需更改内核或模型,仅需协调硬件执行顺序。理论上,该方法可将总生成时间从300.6秒减少至228秒,实现24%的免费加速。相关技术已集成到transformers库的连续批处理中,显著提升推理性能。
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