解析 `Batched Updates`(批处理):React 18 的 `flushSync` 是如何强制同步执行更新的?

各位同仁,各位技术爱好者,大家好! 今天,我们将深入探讨 React 18 中一个至关重要的性能优化特性——Batched Updates(批处理),并特别聚焦于一个强大的“逃生舱”机制:flushSync。理解批处理的工作原理,以及 flushSync 如何在特定场景下强制同步执行更新,对于构建高性能、响应迅速的 React 应用至关重要。 一、React 渲染模型与性能挑战 在深入批处理之前,我们先回顾一下 React 的基本渲染模型。React 的核心思想是声明式 UI:你告诉 React UI 应该长什么样,而不是如何操作 DOM。当你通过 setState 或 useState 更新组件状态时,React 会重新计算组件树,找出与之前状态的差异(这个过程称为 Reconciliation),然后只更新实际发生变化的 DOM 部分。 例如,一个简单的计数器组件: import React, { useState } from ‘react’; function Counter() { const [count, setCount] = useState(0); const in …

Batched Speculative Decoding:在Batch推理场景下应用投机采样的复杂调度

Batched Speculative Decoding:在Batch推理场景下应用投机采样的复杂调度 大家好,今天我们来深入探讨一个前沿的LLM推理加速技术——Batched Speculative Decoding。投机采样 (Speculative Decoding) 已经成为加速LLM推理的热门方法,它通过引入一个小的“草稿模型 (Draft Model)”来预测多个后续token,然后用一个大的“目标模型 (Target Model)”来并行验证这些预测。如果预测正确,则可以显著减少Target Model的调用次数,从而加速推理。 然而,在实际应用中,尤其是在高吞吐量的Batch推理场景下,如何高效地调度和管理这些投机采样过程,以最大化加速效果,是一个具有挑战性的问题。这就是我们要讨论的重点:Batched Speculative Decoding中的复杂调度。 1. 投机采样 (Speculative Decoding) 基础回顾 为了更好地理解Batched Speculative Decoding,我们首先回顾一下其核心思想。传统的自回归解码过程是串行的,每次只能生成 …