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连续批处理（Continuous Batching）解决GPU利用率问题，防止序列长度不齐导致的算力浪费
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7/20/2026
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Unverified批处理推理（Batching）将短时间内多个请求合并为一个批次可显著提升GPU吞吐量，但会引入额外排队延迟，需根据延迟容忍度权衡77% similarUnverified传统张量并行采用均匀切分方式，一旦某块GPU故障，整个张量并行组便陷入停滞76% similarUnverifiedGPU非确定性操作在设计上优先考虑性能而非确定性，强制固定执行顺序会引入大量同步屏障显著降低并行效率73% similarUnverifiedGPTQ通过对每一层权重进行二阶近似优化（基于OBS/OBQ框架）来最小化量化误差，通常需要如C4数据集的128条样本校准，单GPU上仅需数小时完成70% similarUnverifiedWoS的并行化高效是因为每条随机行走轨迹之间没有数据依赖，属于令人尴尬的并行问题，可在GPU上同时启动数百万线程70% similar
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