Continuous Batching Mechanics: The Scheduler Behind vLLM, TGI, and SGLang

Serving large language models is fundamentally a scheduling problem. Static batching wastes GPU resources due to head-of-line blocking, idle slots, and no mid-flight admission. Continuous batching, introduced by the Orca system in 2022, solves this by re-evaluating the batch before every single forward pass, allowing requests to join and leave dynamically. Two supporting mechanisms are essential: PagedAttention (paged KV-cache management) eliminates memory fragmentation and enables efficient preemption, while chunked prefill smooths the compute-heavy prefill bursts into the ongoing decode stream. vLLM, TGI, and SGLang all share this foundation — differing mainly in emphasis: vLLM pioneered PagedAttention, TGI uses a Rust router for batching decisions, and SGLang's RadixAttention organizes prefix caching in a tree structure for workloads with heavy prompt overlap. Future work is moving toward multi-GPU disaggregation and decode-step optimizations like speculative decoding.

Nguồn: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/continuous-batching-mechanics. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

sean goedecke17 Hot6 phút15 ngày trướcAI

AI inference is obviously profitable

Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.

Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.

#llm