解释大模型推理中的“动态批处理”（Dynamic Batching）。热门官方

更新于2025/12/1 11:15:25

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动态批处理是在推理服务中，将不同到达时间的请求动态聚合成batch再送入模型执行，以提高GPU利用率。与静态batch相比，它能减少空闲等待时间，提高吞吐量，尤其适用于请求大小不一的场景（如聊天对话）。实现时需管理batch超时与最大batch size约束，防止长尾延迟。TensorRT、Triton Inference Server均支持动态批处理，是高并发AI服务的关键优化手段。

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