好的，接下来我将以讲座模式，撰写一篇关于 Continuous Batching 调度算法的技术文章，深入探讨其原理、实现和优化，并包含代码示例。 Continuous Batching：在动态请求长度下最大化GPU利用率的调度算法 大家好，今天我们来深入探讨一个非常重要的GPU调度策略：Continuous Batching（连续批处理）。在深度学习推理服务中，尤其是在处理自然语言处理（NLP）等任务时，请求的长度往往是动态变化的。传统的静态批处理方式，要么会造成严重的延迟，要么会牺牲GPU的利用率。Continuous Batching 旨在解决这个问题，它能够在动态请求长度的场景下，尽可能地提高GPU的利用率，同时保持较低的延迟。 1. 问题背景：动态请求长度与批处理的挑战 在部署深度学习模型进行在线推理时，我们通常会使用批处理来提高吞吐量。这是因为GPU在处理大型矩阵运算时效率更高。然而，传统的静态批处理方法存在一些固有的问题： 延迟问题： 如果我们等待收集足够多的请求才进行批处理，那么单个请求的延迟会显著增加。尤其是在请求到达速率较低时，延迟问题会更加严重。 资源浪费： 如果 …