キーワード解説
推論時の動的バッチング（Dynamic Batching）によるAIリソース利用効率の最大化
AI推論において、リクエストの到着状況に合わせてバッチサイズを動的に調整する「動的バッチング」により、GPUなどのリソース利用効率を最大化する手法を解説します。
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推論時の動的バッチング（Dynamic Batching）によるAIリソース利用効率の最大化とは
親クラスター「推論サービング」の解説よりAI推論において、リクエストの到着状況に合わせてバッチサイズを動的に調整する「動的バッチング」により、GPUなどのリソース利用効率を最大化する手法を解説します。
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