Continuous Batching
LLM推理中的批处理调度技术，允许新请求随时插入正在执行的推理批次，相比传统静态批处理显著降低请求排队延迟，提升系统整体吞吐量
核心事实
时间轴 (近 90 天)
vLLM、FlashAttention、连续批处理等推理优化技术的成熟使得单位token的计算开销持续下降
推理栈是大模型部署中介于硬件与业务应用之间的软件层，涵盖模型加载与权重分片、KV Cache 管理、连续批处理、量化推理及请求调度等模块
vLLM、TensorRT-LLM等先进推理框架引入了连续批处理（Continuous Batching）和分离式预填充（Disaggregated Prefill）等技术来缓解预填充-解码干扰
推理吞吐量优化依赖KV Cache管理、连续批处理（Continuous Batching）等技术，直接决定并发用户规模下的响应速度与服务成本
vLLM 和 SGLang 属于服务型推理框架，支持连续批处理（Continuous Batching）、PagedAttention 等技术以最大化并发吞吐量
传统静态批处理需要等待一批请求全部完成才能接入新请求
连续批处理（Continuous Batching）允许推理引擎在单次前向传播中动态合并多个请求，以最大化 GPU 利用率
现代LLM推理集群通常采用连续批处理（Continuous Batching）技术，如vLLM和TensorRT-LLM所实现的
Continuous Batching采用迭代级调度，在每一个解码步做调度决策，是高并发处理能力的关键技术之一
Continuous Batching（连续批处理）替代传统的Static Batching，允许新请求在当前batch中动态插入，减少GPU空闲等待
还有 3 条时间轴事件
全部知识事实 (13)
推理栈是大模型部署中介于硬件与业务应用之间的软件层，涵盖模型加载与权重分片、KV Cache 管理、连续批处理、量化推理及请求调度等模块
75%已验证推理吞吐量优化依赖KV Cache管理、连续批处理（Continuous Batching）等技术，直接决定并发用户规模下的响应速度与服务成本
75%已验证连续批处理（Continuous Batching）允许推理引擎在单次前向传播中动态合并多个请求，以最大化 GPU 利用率
75%已验证vLLM、TensorRT-LLM等推理引擎通过PagedAttention、连续批处理等技术提升GPU吞吐量
65%待验证Continuous Batching（连续批处理）替代传统的Static Batching，允许新请求在当前batch中动态插入，减少GPU空闲等待
70%待验证vLLM、FlashAttention、连续批处理等推理优化技术的成熟使得单位token的计算开销持续下降
50%待验证vLLM、TensorRT-LLM等先进推理框架引入了连续批处理（Continuous Batching）和分离式预填充（Disaggregated Prefill）等技术来缓解预填充-解码干扰
50%待验证vLLM 和 SGLang 属于服务型推理框架，支持连续批处理（Continuous Batching）、PagedAttention 等技术以最大化并发吞吐量
50%待验证传统静态批处理需要等待一批请求全部完成才能接入新请求
50%待验证现代LLM推理集群通常采用连续批处理（Continuous Batching）技术，如vLLM和TensorRT-LLM所实现的
50%待验证Continuous Batching采用迭代级调度，在每一个解码步做调度决策，是高并发处理能力的关键技术之一
50%待验证Continuous Batching在迭代级别管理批次，每完成一轮token生成即检查是否有请求完成并将空位分配给新请求，吞吐量相比静态批处理可提升数倍
50%待验证oMLX 采用连续批处理（Continuous Batching）技术，在每个解码步骤重新评估批次组成
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