Видео с ютуба In-Flight Batching

Gentle Introduction to Static, Dynamic, and Continuous Batching for LLM Inference

Непрерывная пакетная обработка: оптимизация пропускной способности и задержки LLM-сервисов.

Лекция 5 по оптимизации LLM: Непрерывное пакетирование и комбинированное декодирование

Как масштабировать LLM-приложения с помощью непрерывного пакетирования!

Continuous Batching - How LLM Servers Keep the GPU Full

Benchmarking GenAI Foundation Model Inference Optimizations on Kubernetes - S.M. Varghese & B. Slabe

Deep Dive: Optimizing LLM inference

The Waiting GPU: Continuous Batching Explained - 23x From One GPU

Scaling Generative AI: Batch Inference Strategies for Foundation Models

Inference Optimization: Making AI Faster & Cheaper (Latency, Throughput & GPUs)

How Continuous Batching Helps In Utilizing GPU In LLM Inference | LLM | Batching

Оптимизация вывода (технический обзор в блоге NVIDIA)

vLLM Continuous Batching in Python: Serve Concurrent Users Without Static Batches

Как работает пакетная обработка на современных графических процессорах?

How Daft Boosts Batch Inference Throughput with Dynamic Partitioning | Ray Summit 2025

Continuous Batching Explained: Iteration-Level Scheduling in vLLM (Orca Paper)

Механизмы вывода LLM: vLLM, кэш ключ-значение, страничный механизм внимания и непрерывная пакетна...

Why Your Local LLM Slows Down as the Chat Gets Longer (KV Cache)

Ваш LLM теряет производительность — TensorRT-LLM это исправит #genai #ai #llm

Inside LLM Inference: GPUs, KV Cache, and Token Generation