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Unlocking asynchronicity in continuous batching★ 75
Hugging Face Blog19d agoRelease本文介紹了 Hugging Face 在 LLM 推論優化上的最新技術：在連續批次處理（Continuous Batching）中解鎖非同步（Asynchronicity）機制。傳統的連續批次處理在排程、GPU 執行與 Token 處理間存在同步瓶頸。透過將這些步驟非同步化，能有效重疊 CPU 與 GPU 的工作負載，進而大幅提升推論吞吐量並優化首字輸出時間（TTFT）。
Continuous batching from first principles★ 80
Hugging Face Blog189d agoTutorialHugging Face 發布技術教學，從第一性原理深入探討 LLM 推理的關鍵優化技術「連續批處理（Continuous Batching）」。文章解析了傳統靜態批處理在處理變長文本時的低效問題，並詳細說明如何透過 Token 級別的動態調度，在 Prefill（預填充）與 Decode（解碼）階段最大化 GPU 利用率。這對於想優化 LLM 部署成本與吞吐量的開發者與研究人員是必讀指南。
Prefill and Decode for Concurrent Requests - Optimizing LLM Performance★ 82
Hugging Face Blog412d agoTutorialLLM 推論包含計算密集的 Prefill（處理輸入）與記憶體頻寬受限的 Decode（逐字生成）階段。當面對多個併發請求時，傳統靜態批處理會導致資源浪費。本文介紹了連續批處理（Continuous Batching）、區塊預填充（Chunked Prefill）以及 Prefill-Decode 分離等技術，幫助開發者在高併發場景下最大化吞吐量並降低延遲。