LLM推理吞吐量提升23倍，延迟减少，连续批处理的优化方法

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这篇文章介绍了大型语言模型（LLM）推理的基础知识，并强调了传统批处理策略的低效性。作者介绍了连续批处理的概念，并讨论了现有批处理系统的基准测试结果。通过使用连续批处理和针对连续批处理的内存优化，作者实现了多达23倍的推理吞吐量提升。文章还探讨了其他优化方法，并给出了实际工作负载中的性能表现。最后，作者提供了使用连续批处理的示例，并详细介绍了LLM推理的基本原理。这篇文章对于了解LLM推理的优化方法和性能提升非常有帮助，值得一读。
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