Efficient Request Queueing – Optimizing LLM Performance

本文探討如何透過優化請求佇列與連續批處理技術，提升 LLM 在高併發場景下的推論效能與穩定性。

隨著大語言模型（LLM）應用的普及，如何在高併發流量下維持低延遲與高吞吐量成為關鍵挑戰。本文深入分析了 LLM 推論的記憶體瓶頸（特別是 KV Cache），並探討如何結合「連續批處理（Continuous Batching）」與「請求佇列（Request Queueing）」機制。透過在推論引擎層與網關層實施合理的佇列策略，能有效防止 GPU 記憶體溢位（OOM），並在維持高吞吐量的同時，優化首字延遲（TTFT）與字元間延遲（ITL）。

摘要由 AI 整理,以原文為準。