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连续批处理（Continuous Batching）如何在推理加速框架中提升 GPU 利用率？

修改于 2026-10-21 18:13:42

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词条归属：推理加速框架

1. 迭代级调度取代静态批处理

传统静态批处理需等待整批请求全部完成才处理下一批，导致短请求空等、GPU 周期性空闲
连续批处理在每一次前向计算（每个解码步）都重新评估批次，动态加入新到达的请求、移除已完成的请求

2. 来源与效果

该技术由 2022 年 Orca 系统（OSDI 论文）提出，现已成为主流推理框架的标准能力
新请求即时插入活跃批次，已完成的序列立即释放槽位，使 GPU 在多数解码步保持高利用率、避免周期性空闲

3. 吞吐提升机制

在较高并发下，一次权重加载可服务多个请求的 token，显存带宽效率显著提升，整体吞吐量随之提高

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