推論パイプラインにおけるダイナミック・バッチング（Continuous Batching）の設定法

推論パイプラインにおけるダイナミック・バッチング（Continuous Batching）の設定法とは

推論パイプラインにおけるダイナミック・バッチング（Continuous Batching）の設定法とは、大規模言語モデル（LLM）などの推論処理において、GPUなどの計算リソースを効率的に活用し、スループットを最大化するための技術的なアプローチです。これは、複数のリクエストを動的にまとめてバッチ処理することで、計算資源のアイドル時間を削減し、全体的な推論コストを削減することを目的としています。特に、異なる長さの入力シーケンスが不規則に到着するリアルタイム推論環境において、従来の静的バッチ処理では難しかった効率的なリソース利用を実現します。これにより、LLMの推論コスト削減という親トピックにおいて、高速化と効率化に大きく貢献します。具体的な設定には、バッチサイズの上限、キューイング戦略、モデルの並列処理設定などが含まれます。

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