技术深度解析
连续批处理的核心是推理服务器内部的调度器级创新。传统的静态批处理遵循先到先服务（FCFS）的批处理原则。服务器等待累积N个请求（例如32个），为整个批次构建静态计算图，并执行整个模型的前向传播，为所有32个请求生成一个输出令牌。此过程不断重复，直到批次中*最长*的请求达到其结束令牌。这导致巨大的资源浪费，因为较早完成的请求处于闲置状态，其占用的GPU内存未被用于计算。
连续批处理引入了细粒度的令牌级调度范式。系统维护一个正在生成令牌的全局请求批次，但这个批次的组成是流动的。关键创新在于将批次大小与请求生命周期分离。调度器独立追踪每个请求的进度。当一个请求完成生成（遇到序列结束令牌），它会立即从活跃批次中移除。释放的GPU内存和计算槽位随即被立即分配给队列中下一个待处理的请求，该请求的KV（键-值）缓存已在预计算阶段完成预填充。
这需要复杂的内存管理，特别是vLLM框架引入的分页注意力机制。分页注意力将KV缓存——用于存储先前的注意力计算结果以避免重复计算——视为操作系统中的虚拟内存。它将KV缓存分解为固定大小的块（页），这些块可以非连续地存储在GPU内存中。这使得已完成请求与新请求之间能够高效共享内存，消除了外部碎片，实现了上述无缝切换。
| 批处理方法 | GPU利用率 | 平均延迟 | 吞吐量（令牌/秒/GPU） | 最佳适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 无批处理 | 极低 | 极低 | 100-500 | 调试、超低延迟原型 |
| 静态批处理 | 低至中等 | 高（尾部延迟高） | 1,000-3,000 | 离线批处理、非交互式任务 |
| 连续批处理 | 极高（70-90%） | 低且可预测 | 5,000-15,000+ | 交互式聊天、流式传输、变长任务 |
数据要点： 性能差异不是渐进式的，而是根本性的。连续批处理将GPU利用率从一个主要成本中心转变为高效资产，直接转化为每个生成令牌的成本降低5倍或更多，而这是AI服务经济的基本单元。
推动这一转变的关键开源项目包括：
* vLLM（来自UC Berkeley）：首个具备生产就绪连续批处理和分页注意力的先驱。其GitHub仓库已获超过21,000星标，是高性能推理服务的实际标准，被Chatbot Arena和Perplexity AI等公司使用。
* TGI（来自Hugging Face的Text Generation Inference）：实现了连续批处理（其称之为“continuous batching”）并支持大模型的张量并行。它是Hugging Face Inference Endpoints背后的引擎。
* LightLLM（来自ModelBest Inc.）：一个基于Python的框架，专注于极致的轻量级设计和快速冷启动，吸引希望最小化开销的开发者。
* SGLang：一个较新的参与者，将连续批处理与高级执行图优化相结合，适用于复杂的提示模式（例如思维树、并行工具调用）。
关键参与者与案例研究
连续批处理的采用已经催生出明确的领导者，并正在迫使整个AI技术栈进行战略调整。
基础设施与云提供商：
* Together AI 围绕优化推理构建了其整个云服务，并以连续批处理为基石。据报道，他们能以与静态批处理的7B模型相当的性能来服务700B参数模型，从根本上改变了大型模型的成本结构。
* 亚马逊AWS 已将连续批处理集成到其SageMaker和Bedrock服务中。NVIDIA的Triton Inference Server（AI部署领域的标准）现在通过其动态批处理调度器以及对vLLM的社区后端支持连续批处理。
* 微软的DeepSpeed 团队发布了DeepSpeed-FastGen，它将连续批处理与其ZeRO优化系列相结合，旨在同时实现高吞吐量和服务大于单个GPU内存的模型的能力。
模型提供商与应用公司：
* Anthropic 和 Cohere 已知在内部采用先进的批处理技术来分别管理其Claude和Command模型的推理成本。他们能够提供有竞争力的每令牌定价，直接与这些效率提升相关。
* 构建复杂AI代理的初创公司，例如Cognition Labs（Devon）或M