ആദ്യ തത്ത്വങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് (2025)

ഒരു സ്ലോട്ട് സ്വതന്ത്രമാകുന്ന നിമിഷം, ജോലികൾക്കിടയിലുള്ള നിഷ്‌ക്രിയ കമ്പ്യൂട്ട് സൈക്കിളുകൾ ഇല്ലാതാക്കി, ഒരു സജീവ പ്രോസസ്സിംഗ് ബാച്ചിലേക്ക് പുതിയ അഭ്യർത്ഥനകൾ ചേർത്ത് ഹാർഡ്‌വെയർ ത്രൂപുട്ട് പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഡൈനാമിക് അനുമാന ഷെഡ്യൂളിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ് തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ്. 2025-ൽ സ്കെയിലിൽ വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ ഉയർന്ന പ്രവർത്തനക്ഷമതയുള്ള AI സെർവിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെയും അടിസ്ഥാന വാസ്തുവിദ്യയായി ഇത് മാറിയത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ആദ്യ തത്വങ്ങളിൽ നിന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നു.

തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് എന്താണ്, എന്തുകൊണ്ടാണ് സ്റ്റാറ്റിക് ബാച്ചിംഗ് പരാജയപ്പെട്ടത്?

തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗിനെ അഭിനന്ദിക്കാൻ, അത് മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചത് എന്താണെന്ന് നിങ്ങൾ ആദ്യം മനസ്സിലാക്കണം. പരമ്പരാഗത സ്റ്റാറ്റിക് ബാച്ചിംഗ് ഗ്രൂപ്പുകൾ ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം അഭ്യർത്ഥനകൾ ഒരുമിച്ച് ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു, അവയെ ഒരൊറ്റ യൂണിറ്റായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മുഴുവൻ ബാച്ചും പൂർത്തിയായതിന് ശേഷം മാത്രമേ പുതിയ അഭ്യർത്ഥനകൾ സ്വീകരിക്കുകയുള്ളൂ. വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ വേരിയബിൾ ദൈർഘ്യമുള്ള ടോക്കണുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്നതാണ് പ്രധാന പോരായ്മ - ഒരു അഭ്യർത്ഥന 20 ടോക്കണുകൾക്ക് ശേഷം അവസാനിച്ചേക്കാം, അതേ ബാച്ചിലെ മറ്റൊന്ന് 2,000 ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ക്ലസ്റ്ററിലെ എല്ലാ ജിപിയുവും പുതിയ ജോലികൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പായി ഏറ്റവും ദൈർഘ്യമേറിയ സീക്വൻസ് പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ കാത്തിരിക്കുന്നു.

"ഓർക്ക: ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്കായുള്ള ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് സെർവിംഗ് സിസ്റ്റം" എന്ന ലാൻഡ്മാർക്ക് 2022 പേപ്പറിൽ തുടക്കമിട്ട തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ്, ഈ പരിമിതിയെ പൂർണ്ണമായും ലംഘിക്കുന്നു. ഇത് അഭ്യർത്ഥന തലത്തേക്കാൾ ആവർത്തന തലത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. മോഡലിലൂടെയുള്ള ഓരോ ഫോർവേഡ് പാസിനും ശേഷം, ഏതെങ്കിലും സീക്വൻസ് അതിൻ്റെ എൻഡ്-ഓഫ്-സീക്വൻസ് ടോക്കണിൽ എത്തിയിട്ടുണ്ടോ എന്ന് ഷെഡ്യൂളർ പരിശോധിക്കുന്നു. ഉണ്ടെങ്കിൽ, ആ സ്ലോട്ട് ഉടനടി വീണ്ടെടുക്കുകയും ഒരു ക്യൂ അഭ്യർത്ഥനയ്ക്ക് അസൈൻ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു - കാത്തിരിപ്പില്ല, പാഴാക്കരുത്. ഓരോ ഡീകോഡ് ഘട്ടത്തിലും ബാച്ച് കോമ്പോസിഷൻ ദ്രാവകമായി മാറുന്നു, ഹാർഡ്‌വെയർ ഉപയോഗം എല്ലായ്‌പ്പോഴും സൈദ്ധാന്തികമായ പരമാവധി അടുത്ത് നിലനിർത്തുന്നു.

സിസ്റ്റം തലത്തിലുള്ള തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗുമായി KV കാഷെ എങ്ങനെ സംവദിക്കുന്നു?

ട്രാൻസ്ഫോർമർ അനുമാനം മനസ്സിലാക്കാവുന്നതാക്കുന്ന മെമ്മറി ഘടനയാണ് കീ-വാല്യൂ കാഷെ. പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഓരോ ടോക്കണുകൾക്കും, മോഡൽ ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രമായ കീകളും മൂല്യങ്ങളും കണക്കാക്കുന്നു, അതിനാൽ തുടർന്നുള്ള ടോക്കണുകൾ അനാവശ്യ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ആവർത്തിക്കില്ല. ഒരു സ്റ്റാറ്റിക് ബാച്ചിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൽ, കെവി കാഷെ അലോക്കേഷൻ ലളിതമാണ്: ബാച്ചിലെ എല്ലാ അഭ്യർത്ഥനകൾക്കും പരമാവധി സീക്വൻസ് ദൈർഘ്യത്തിന് ആനുപാതികമായി മെമ്മറി റിസർവ് ചെയ്യുക.

തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് ഇത് ഗംഭീരമായി സങ്കീർണ്ണമാക്കുന്നു. പ്രവചനാതീതമായ സമയങ്ങളിൽ അഭ്യർത്ഥനകൾ ബാച്ചിൽ പ്രവേശിക്കുകയും പുറത്തുകടക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, സിസ്റ്റത്തിന് സ്ഥിരമായ തുടർച്ചയായ മെമ്മറി ബ്ലോക്കുകൾ മുൻകൂട്ടി അനുവദിക്കാൻ കഴിയില്ല. അതുകൊണ്ടാണ് 2023-ൽ അവതരിപ്പിച്ച vLLM-ൻ്റെ പേജ് അറ്റൻഷൻ - ഉൽപ്പാദന വിന്യാസങ്ങളിലെ തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കാനാവാത്തത്. പേജ് അറ്റൻഷൻ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് വെർച്വൽ മെമ്മറി പേജിംഗ് മോഡൽ കടമെടുക്കുന്നു, കെവി കാഷെ തുല്യ വലുപ്പത്തിലുള്ള തുടർച്ചയായ ബ്ലോക്കുകളായി വിഭജിക്കുന്നു. വെർച്വൽ മെമ്മറി പേജുകൾ ഫിസിക്കൽ റാമിൽ ചിതറിക്കിടക്കുന്നതുപോലെ ഒരു സീക്വൻസിൻ്റെ കാഷെ പേജുകൾ ജിപിയു മെമ്മറിയിലുടനീളം ചിതറിക്കിടക്കാൻ കഴിയും. അധിക ഹാർഡ്‌വെയർ നിക്ഷേപം കൂടാതെ തന്നെ ഉയർന്ന ബാച്ച് വലുപ്പത്തിലേക്കും ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ടിലേക്കും നേരിട്ട് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന വിഘടനത്തിൽ നിന്നുള്ള മെമ്മറി പാഴ്‌സത്തിന് സമീപമാണ് ഫലം.

തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് വർക്ക് ചെയ്യുന്ന പ്രധാന ഷെഡ്യൂളിംഗ് മെക്കാനിസങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

മൂന്ന് പരസ്പരാശ്രിത ഷെഡ്യൂളിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ എല്ലാ തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് സിസ്റ്റത്തെയും നിയന്ത്രിക്കുന്നു:

• പ്രീംപ്ഷൻ നയം: മെമ്മറി മർദ്ദം കൂടുതലായിരിക്കുകയും ഒരു പുതിയ ഉയർന്ന മുൻഗണനാ അഭ്യർത്ഥന വരുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, പ്രവർത്തിക്കുന്ന ലോ-പ്രോറിറ്റി സീക്വൻസ് പ്രീഎംപ്റ്റ് ചെയ്യണോ, അതിൻ്റെ KV കാഷെ CPU RAM-ലേക്ക് സ്വാപ്പ് ചെയ്യണോ, അല്ലെങ്കിൽ ആദ്യം മുതൽ വീണ്ടും കണക്കാക്കണോ എന്ന് ഷെഡ്യൂളർ തീരുമാനിക്കണം. സ്വാപ്പ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മുൻകരുതൽ കണക്കുകൂട്ടൽ സംരക്ഷിക്കുന്നു, പക്ഷേ PCIe ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് ഉപയോഗിക്കുന്നു; റീകമ്പ്യൂട്ടേഷൻ GPU സൈക്കിളുകൾ പാഴാക്കുന്നു, പക്ഷേ മെമ്മറി വൃത്തിയായി സൂക്ഷിക്കുന്നു.
• പ്രവേശന നിയന്ത്രണം: ഒരു പുതിയ അഭ്യർത്ഥനയുടെ KV കാഷെ അതിൻ്റെ മുഴുവൻ തലമുറ ജീവിതകാലത്തുടനീളവും ലഭ്യമായ മെമ്മറിയിൽ ചേരുമോ എന്ന് ഷെഡ്യൂളർ പ്രവചിക്കേണ്ടതാണ്. ഓർമ്മക്കുറവിൻ്റെ കാരണങ്ങളെ കുറച്ചുകാണുന്നത് മധ്യ-ക്രമത്തിൽ ക്രാഷുകൾ; അമിതമായി കണക്കാക്കുന്നത് ക്യൂവിനെ അനാവശ്യമായി പട്ടിണിയിലാക്കുന്നു. ഈ അപകടസാധ്യതകൾ സന്തുലിതമാക്കാൻ ആധുനിക സംവിധാനങ്ങൾ പ്രൊഫൈൽഡ് ലെങ്ത് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകളും റിസർവേഷൻ ബഫറുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• ചങ്ക്ഡ് പ്രിഫിൽ: പ്രിഫിൽ ഘട്ടം — ഉപയോക്താവിൻ്റെ ഇൻപുട്ട് പ്രോംപ്റ്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു — കമ്പ്യൂട്ട് ബൗണ്ട് ആയതിനാൽ ജിപിയു കുത്തകയാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഇതിനകം പ്രവർത്തിക്കുന്ന സീക്വൻസുകളുടെ ഡീകോഡ് ഘട്ടങ്ങൾ വൈകിപ്പിക്കുന്നു. ചങ്ക്ഡ് പ്രിഫിൽ, ഡീകോഡ് ആവർത്തനങ്ങളുള്ള ഫിക്സഡ് സൈസ് കഷണങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു, ഒരേസമയം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നേരിയ തോതിൽ കുറഞ്ഞ റോ പ്രീഫിൽ ത്രൂപുട്ടിൻ്റെ ചിലവിൽ ടൈം-ടു-ഫസ്റ്റ്-ടോക്കൺ ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുന്നു.
• മുൻഗണന ക്യൂയിംഗ്: SLA ടയർ പ്രകാരം എൻ്റർപ്രൈസ് വിന്യാസ വിഭാഗം അഭ്യർത്ഥനകൾ. ലേറ്റൻസി സെൻസിറ്റീവ് API മുൻകൂർ മികച്ച പ്രയത്ന ബാച്ച് ജോലികൾ വിളിക്കുന്നു. ഈ ലെയർ ഇല്ലാതെ, ഒരു നീണ്ട ഡോക്യുമെൻ്റ് സംഗ്രഹം ടാസ്‌ക്കിന് നൂറുകണക്കിന് ഒരേസമയം സെഷനുകൾക്കുള്ള സംവേദനാത്മക ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ തരംതാഴ്ത്താനാകും.

"തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് കേവലം ത്രൂപുട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നില്ല - ഇത് AI അനുമാനത്തിൻ്റെ സാമ്പത്തിക മാതൃകയെ പുനഃക്രമീകരിക്കുന്നു. ഗ്രാനുലാരിറ്റി അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നതിനുപകരം ആവർത്തന ഗ്രാനുലാരിറ്റിയിൽ GPU-കൾ നിലനിർത്തുന്നതിലൂടെ, ഓപ്പറേറ്റർമാർ ഒരേ ഹാർഡ്‌വെയറിൽ നിന്ന് 5-10× ഉയർന്ന ഫലപ്രദമായ വിനിയോഗം നേടുന്നു, ഇത് 2-ൽ നിന്ന് 2-ൽ നിന്ന് 2-ൽ നിന്ന് 2-ൽ നിന്ന് 2-ലേക്ക് ലഭ്യമാവുന്ന ഏറ്റവും വലിയ ലിവർ ആണ്.

യഥാർത്ഥ-ലോക വിന്യാസങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് പ്രകടന നേട്ടം അളക്കുന്നത്?

ആനിസ്‌കെയിലിൽ നിന്നുള്ള ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഫലങ്ങൾ, ഒന്നിലധികം മോഡൽ ഫാമിലികളിലുടനീളമുള്ള സ്വതന്ത്ര പുനർനിർമ്മാണങ്ങൾക്കൊപ്പം 2024-ലും, റിയലിസ്റ്റിക് ട്രാഫിക് പാറ്റേണുകൾക്ക് കീഴിലുള്ള നിഷ്‌കളങ്കമായ സ്റ്റാറ്റിക് ബാച്ചിംഗുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ 23× നും 36× നും ഇടയിൽ ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് ഡെലിവറി തുടർച്ചയായി ബാച്ചിംഗ് കാണിക്കുന്നു. അഭ്യർത്ഥന ദൈർഘ്യ വ്യത്യാസം കൂടുതലായിരിക്കുമ്പോഴാണ് നേട്ടങ്ങൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രകടമാകുന്നത് - ത്രീ-വേഡ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ മുതൽ മൾട്ടി-പേജ് ഡോക്യുമെൻ്റ് സമർപ്പണങ്ങൾ വരെയുള്ള ഉപയോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങളുടെ പരിധിയിലുള്ള പ്രൊഡക്ഷൻ സംഭാഷണ AI വർക്ക്ലോഡുകളുടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളാണ്.

ലേറ്റൻസി കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ ഒരു കഥ പറയുന്നു. ടൈം-ടു-ഫസ്റ്റ്-ടോക്കൺ നാടകീയമായി മെച്ചപ്പെടുന്നു, കാരണം പ്രീഫിൽ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു പൂർണ്ണ സ്റ്റാറ്റിക് ബാച്ച് കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ സിസ്റ്റം ഇനി കാത്തിരിക്കില്ല. ഇൻ്റർ-ടോക്കൺ ലേറ്റൻസി മിതമായ ലോഡിന് കീഴിൽ സ്ഥിരമായി നിലനിൽക്കും, പക്ഷേ തകരുന്നതിനുപകരം സാച്ചുറേഷനിൽ മനോഹരമായി കുറയുന്നു, കാരണം ക്യൂ ആഴത്തിൽ വളരുമ്പോഴും ഷെഡ്യൂളർ എല്ലാ സജീവ സീക്വൻസുകളിലും ഫോർവേഡ് പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നു. തത്സമയ AI സവിശേഷതകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ബിസിനസ്സുകൾക്ക്, ഈ മനോഹരമായ ഡീഗ്രേഡേഷൻ കർവ് പലപ്പോഴും പീക്ക് ത്രൂപുട്ട് നമ്പറുകളേക്കാൾ വാണിജ്യപരമായി പ്രധാനമാണ്.

എഐ അനുമാനത്തിനപ്പുറം ബിസിനസുകൾക്ക് എങ്ങനെ തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് തത്വങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും?

തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗിന് പിന്നിലെ വാസ്തുവിദ്യാ ഉൾക്കാഴ്ച - സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച ഗ്രാനുലാരിറ്റിയിൽ വിഭവങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുകയും ഒരു പരുക്കൻ യൂണിറ്റ് ജോലി പൂർത്തിയാക്കാൻ കാത്തിരിക്കുന്നതിനുപകരം അവ ഉടനടി പുനർനിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുക - വൈവിധ്യമാർന്ന ജോലിഭാരങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഏതൊരു സിസ്റ്റത്തിൻ്റെയും പൊതു തത്വമാണ്. ബിസിനസ്സ് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളും ഇതേ വെല്ലുവിളി നേരിടുന്നു: CRM വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ, അനലിറ്റിക്സ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളമുള്ള പങ്കിട്ട പ്രോസസ്സിംഗ് കപ്പാസിറ്റിക്കായി മത്സരിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത കാലയളവുകളുടെ ചുമതലകൾ.

ലോകമെമ്പാടുമുള്ള 138,000 ബിസിനസുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സംയോജിത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ ഉടനീളം പ്രവർത്തനപരമായ ജോലിഭാരങ്ങളെ ചലനാത്മകമായി റൂട്ട് ചെയ്യുന്ന, അതിൻ്റെ 207-മൊഡ്യൂൾ ബിസിനസ് ഒഎസിലുടനീളം Mewayz ഈ തത്വശാസ്ത്രം പ്രയോഗിക്കുന്നു. ബാച്ച് റിപ്പോർട്ടിംഗ് സൈക്കിളുകൾ, സീക്വൻഷ്യൽ അപ്രൂവൽ ക്യൂകൾ അല്ലെങ്കിൽ സൈൽഡ് ടൂൾ ഹാൻഡ്ഓഫുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി കാത്തിരിക്കാൻ ടീമുകളെ നിർബന്ധിക്കുന്നതിനുപകരം, Mewayz ബിസിനസ് ഇവൻ്റുകൾ തുടർച്ചയായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു - തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് ഷെഡ്യൂളർ സ്വതന്ത്രമാക്കിയ GPU സ്ലോട്ടുകൾ അഭ്യർത്ഥന ക്യൂവിലേക്ക് തിരികെ നൽകുന്ന വിധത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കിയ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഡൗൺസ്ട്രീം മൊഡ്യൂളുകളിലേക്ക് ഉടനടി നൽകുന്നു. ബഞ്ച്‌മാർക്കുകൾ മാത്രമല്ല, യഥാർത്ഥ ബിസിനസ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ അളക്കാവുന്ന ത്രൂപുട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്തലാണ് ഫലം.

പതിവ് ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

ടെൻസർഫ്ലോ സെർവിംഗിലെ ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗിന് തുല്യമാണോ തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ്?

ഇല്ല. ടെൻസർഫ്ലോ സെർവിംഗിൻ്റെ ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗ്, സമയ വിൻഡോകളും ക്യൂ ഡെപ്‌ത്തും അടിസ്ഥാനമാക്കി വേരിയബിൾ വലുപ്പത്തിലുള്ള ബാച്ചുകളായി അഭ്യർത്ഥനകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു, പക്ഷേ ഇത് ഇപ്പോഴും ഓരോ ബാച്ചിനെയും തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ ആറ്റോമിക് ആയി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് വ്യക്തിഗത ടോക്കൺ ജനറേഷൻ ഘട്ടത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഓരോ ഫോർവേഡ് പാസും മാറ്റാൻ ബാച്ച് കോമ്പോസിഷൻ അനുവദിക്കുന്നു. പ്രത്യേകമായി ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് ജനറേഷൻ വർക്ക്ലോഡുകൾക്കായി തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് ഗണ്യമായി ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് കൈവരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണ് ഗ്രാനുലാരിറ്റി വ്യത്യാസം.

തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗിന് മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ മാറ്റങ്ങൾ ആവശ്യമാണോ?

സ്റ്റാൻഡേർഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്ക് മാറ്റമൊന്നും ആവശ്യമില്ല. അനുമാന ഷെഡ്യൂളർ, മെമ്മറി മാനേജർ, ശ്രദ്ധ കേർണൽ എന്നിവയിലെ മാറ്റങ്ങളിലൂടെ തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് പൂർണ്ണമായും സെർവിംഗ് ലെയറിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ചില ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്ക് - പ്രത്യേകിച്ച് പേജ് അറ്റൻഷൻ - സ്റ്റാൻഡേർഡ് അറ്റൻഷൻ ഇംപ്ലിമെൻ്റേഷനുകൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്ന ഇഷ്‌ടാനുസൃത CUDA കേർണലുകൾ ആവശ്യമാണ്, അതിനാലാണ് vLLM, TensorRT-LLM പോലുള്ള പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകൾ പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ അനുമാന സെർവറുകളുടെ ഡ്രോപ്പ്-ഇൻ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാത്തത്.

ഏത് ഹാർഡ്‌വെയർ നിയന്ത്രണങ്ങളാണ് തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് ഫലപ്രാപ്തിയെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത്?

GPU HBM ബാൻഡ്‌വിഡ്‌ത്തും മൊത്തം VRAM ശേഷിയുമാണ് പ്രാഥമിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ. വലിയ കെവി കാഷെകൾക്ക് കൂടുതൽ മെമ്മറി ആവശ്യമാണ്, പരമാവധി കൺകറൻസി പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം കെവി കാഷെ വിതരണം ചെയ്യേണ്ട മൾട്ടി-ജിപിയു വിന്യാസങ്ങൾക്ക് ഹൈ-ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് ഇൻ്റർകണക്‌റ്റുകൾ (എൻവിലിങ്ക്, ഇൻഫിനിബാൻഡ്) നിർണായകമാണ്. മെമ്മറി-നിയന്ത്രിത പരിതസ്ഥിതികളിൽ, KV കാഷെ മൂല്യങ്ങളുടെ (FP16 മുതൽ INT8 അല്ലെങ്കിൽ INT4 വരെ) ആക്രമണാത്മക ക്വാണ്ടൈസേഷൻ, മിക്ക വാണിജ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും സ്വീകാര്യമായ ഒരു ചെറിയ കൃത്യത നശീകരണത്തിൻ്റെ ചെലവിൽ ശേഷി വീണ്ടെടുക്കുന്നു.

നിങ്ങൾ AI-അധിഷ്ഠിത സവിശേഷതകൾ നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം സങ്കീർണ്ണമായ ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലും, അടിസ്ഥാന തത്വം സമാനമാണ്: നിഷ്‌ക്രിയ സമയം ഇല്ലാതാക്കുക, ശേഷി തുടർച്ചയായി വീണ്ടെടുക്കുക, നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ള വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ ജോലികൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക. CRM, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് മുതൽ അനലിറ്റിക്‌സ്, ടീം സഹകരണം വരെ - പ്രതിമാസം $19 മുതൽ ആരംഭിക്കുന്ന 207 സംയോജിത മൊഡ്യൂളുകളിലുടനീളം Mewayz ആ തത്വം പ്രാവർത്തികമാക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് പൂർണ്ണ ത്രൂപുട്ടിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ തയ്യാറാണോ? app.mewayz.com-ൽ നിങ്ങളുടെ സൗജന്യ ട്രയൽ ആരംഭിക്കുക കൂടാതെ 138,000 ബിസിനസുകൾ Mewayz-ൽ എങ്ങനെ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണുക.