Batch Size（批处理大小）之所以对推理（Inference）性能有巨大影响，核心原因在于现代硬件（特别是 GPU）的架构设计特性以及计算与内存访问之间的平衡关系。 简单来说，增大 Batch Size 可以显著提高吞吐量（Throughput），但可能会增加单次请求的延迟（Latency）。 以下是 Batch Size 影响推理性能的几个核心技术原因： 1. 提高硬件利用率（SIMD/SIMT 架构） GPU 是为大规模并行计算设计的。它的核心逻辑是 SIMT（Single Instruction, Multiple Threads，单指令多线程）。 小 Batch Size (例如 1)： 就像开着一辆 50 座的大巴车（GPU），只拉了 1 个乘客（数据）。虽然车速很快，但大部分座位（计算核心 CUDA Cores）是空的，资源被严重浪费。 大 Batch Size： 就像大巴车坐满了人。GPU 的成千上万个核心可以同时对这一批数据执行相同的操作（例如矩阵乘法）。 数学本质： Batch=1 时，计算主要是矩阵-向量乘法 (GEMV)。 Batch>1 时，计算变成...
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