持续批处理 (Continuous Batching) 在 Go 后端中实现动态合并请求以提升 GPU 利用率 尊敬的各位开发者，大家好！ 今天我们将深入探讨一个在高性能、低延迟服务，尤其是涉及大量计算密集型任务（如机器学习推理）时至关重要的技术：持续批处理 (Continuous Batching)。随着人工智能，特别是大型语言模型 (LLMs) 的飞速发展，如何高效利用昂贵的 GPU 资源成为了后端服务面临的核心挑战。传统的请求处理模式往往导致 GPU 资源的严重浪费。本讲座将从理论到实践，详细阐述持续批处理的概念、其在 Go 后端中的实现策略、关键数据结构与算法，并辅以丰富的 Go 语言代码示例，以期为大家提供一套提升 GPU 利用率的实战方案。 1. 传统请求处理模式与 GPU 利用率瓶颈 在典型的 Web 服务架构中，客户端发出请求，后端服务接收请求，处理后返回响应。当涉及机器学习推理时，这个过程通常是： 客户端发送包含输入数据的请求。 后端服务接收请求，将输入数据转化为模型所需的张量格式。 后端将张量发送给推理服务（可能是一个独立的微服务，或者通过 CGO/FFI 直接调用 …
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