标签：吞吐量

2026-02-04andy阅读(57)评论(0)

大规模语言模型（LLM）的推理性能是部署成功的关键。在推理过程中，模型通常经历两个截然不同的阶段：Prefill（预填充/上下文处理）和Decode（解码/生成）。理解这两个阶段的资源需求和冲突，是优化吞吐量（Throughput）和首字节...

2026-02-03andy阅读(48)评论(0)

在大型语言模型（LLM）部署和推理服务中，吞吐量（Throughput）是衡量服务效率的关键指标。传统的静态批处理（Static Batching, SB）方法在处理高并发请求时暴露出了严重的效率问题。而近年来，以vLLM为代表的框架所采用...

2026-01-29andy阅读(60)评论(0)

自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）训练是 PyTorch 1.6+ 版本引入的一项重要功能，它允许模型在训练过程中自动使用 FP16（半精度浮点数）进行计算，同时保留 FP32（单精度浮点数）来处理...