ਪਹਿਲੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ (2025) ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ

ਨਿਰੰਤਰ ਬੈਚਿੰਗ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਨੁਮਾਨ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਕੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਲਾਟ ਖਾਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ ਗਣਨਾ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਤੋਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ 2025 ਵਿੱਚ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ AI ਸਰਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਕਿਉਂ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।

ਨਿਰੰਤਰ ਬੈਚਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਬੈਚਿੰਗ ਅਸਫਲ ਕਿਉਂ ਹੋਈ?

ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਸਥਿਰ ਬੈਚਿੰਗ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਇਕੱਠਿਆਂ ਸਮੂਹ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਬੈਚ ਦੇ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਨਵੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਨੁਕਸ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਟੋਕਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ 20 ਟੋਕਨਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਮਾਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਸੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਦੂਜੀ 2,000 ਲਈ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਨਵਾਂ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਹਰ GPU ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਵਿੱਚ ਵਿਹਲਾ ਬੈਠਾ ਹੈ।

ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ, ਲੈਂਡਮਾਰਕ 2022 ਪੇਪਰ "ਓਰਕਾ: ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਸਰਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ" ਵਿੱਚ ਪਾਇਨੀਅਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਪੱਧਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦੁਹਰਾਓ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਫਾਰਵਰਡ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸ਼ਡਿਊਲਰ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਕ੍ਰਮ ਇਸਦੇ ਅੰਤ-ਦੇ-ਕ੍ਰਮ ਟੋਕਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਸਲਾਟ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਮੁੜ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਤਾਰਬੱਧ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਕੋਈ ਉਡੀਕ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਬਰਬਾਦੀ ਨਹੀਂ। ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹਰ ਸਮੇਂ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਧਿਕਤਮ ਦੇ ਨੇੜੇ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਬੈਚ ਦੀ ਰਚਨਾ ਹਰ ਡੀਕੋਡ ਪੜਾਅ ਦੇ ਨਾਲ ਤਰਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸਿਸਟਮ ਲੈਵਲ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਨਾਲ ਕੇਵੀ ਕੈਸ਼ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਕੀ-ਵੈਲਯੂ ਕੈਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਬਣਤਰ ਹੈ ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਇਨਫਰੈਂਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕਟੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਧਿਆਨ ਦੀਆਂ ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਟੋਕਨ ਬੇਲੋੜੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾ। ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਬੈਚਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ, ਕੇਵੀ ਕੈਸ਼ ਵੰਡ ਸਿੱਧੀ ਹੈ: ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਅਧਿਕਤਮ ਕ੍ਰਮ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤੀ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਰਿਜ਼ਰਵ ਕਰੋ।

ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਣਪਛਾਤੇ ਸਮਿਆਂ 'ਤੇ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਿਸਟਮ ਸਥਿਰ ਸੰਜੋਗ ਮੈਮੋਰੀ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ vLLM ਦਾ PagedAttention — 2023 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ — ਉਤਪਾਦਨ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਤੋਂ ਅਟੁੱਟ ਬਣ ਗਿਆ। PagedAttention ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਵਰਚੁਅਲ ਮੈਮੋਰੀ ਪੇਜਿੰਗ ਮਾਡਲ ਉਧਾਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, KV ਕੈਸ਼ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਗੈਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਕੈਸ਼ ਪੰਨੇ GPU ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਖਿੰਡੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਚੁਅਲ ਮੈਮੋਰੀ ਪੰਨੇ ਭੌਤਿਕ RAM ਵਿੱਚ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਫ੍ਰੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਜ਼ੀਰੋ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਹੈ, ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਬੈਚ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਉੱਚ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੋਰ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ?

ਤਿੰਨ ਪਰਸਪਰ ਨਿਰਭਰ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਫੈਸਲੇ ਹਰ ਨਿਰੰਤਰ ਬੈਚਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਪ੍ਰੀਮਪਸ਼ਨ ਨੀਤੀ: ਜਦੋਂ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਦਬਾਅ ਉੱਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਬੇਨਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ਡਿਊਲਰ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਚੱਲ ਰਹੇ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਾਥਮਿਕ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਮਪ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਕੇਵੀ ਕੈਸ਼ ਨੂੰ CPU RAM ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਸਵੈਪ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੀਮਪਸ਼ਨ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਪਰ PCIe ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮੁੜ ਗਣਨਾ GPU ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
• ਦਾਖਲਾ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਸ਼ਡਿਊਲਰ ਨੂੰ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਕੇਵੀ ਕੈਸ਼ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਨਾਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਮੱਧ-ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਕਰੈਸ਼ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ; ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਬੇਲੋੜੀ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਭੁੱਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਇਹਨਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਲੰਬਾਈ ਵੰਡਾਂ ਅਤੇ ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨ ਬਫਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਚੰਕਡ ਪ੍ਰੀਫਿਲ: ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਪੜਾਅ — ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ — ਕੰਪਿਊਟ-ਬਾਊਂਡ ਹੈ ਅਤੇ GPU ਨੂੰ ਏਕਾਧਿਕਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਲਈ ਡੀਕੋਡ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚੰਕਡ ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਨਾਲ ਇੰਟਰਲੀਵਡ ਫਿਕਸਡ-ਸਾਈਜ਼ ਚੰਕਸ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਮੂਲੀ ਘੱਟ ਕੱਚੇ ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਸਮਕਾਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਪਹਿਲਾਂ-ਟੋਕਨ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਪਹਿਲ ਕਤਾਰ: SLA ਟੀਅਰ ਦੁਆਰਾ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਖੰਡ ਬੇਨਤੀਆਂ। ਲੇਟੈਂਸੀ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ API ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਵਧੀਆ-ਪ੍ਰੇਸ਼ਾਨ ਬੈਚ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਅਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ ਕਾਰਜ ਸੈਂਕੜੇ ਸਮਕਾਲੀ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

"ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ - ਇਹ AI ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। GPUs ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਿਟੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦੁਹਰਾਓ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਰਿਟੀ 'ਤੇ ਰੱਖ ਕੇ, ਓਪਰੇਟਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤੋਂ 5-10 × ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਸਰਵਿੰਗ 25-25 ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਸਿੰਗਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਲੀਵਰ ਹੈ।"

ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ?

ਐਨੀਸਕੇਲ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜੇ, 2024 ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਪ੍ਰਜਨਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਭੋਲੇ-ਭਾਲੇ ਸਥਿਰ ਬੈਚਿੰਗ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 23× ਅਤੇ 36 × ਉੱਚ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰੰਤਰ ਬੈਚਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਲਾਭ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਚਾਰਣ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਉੱਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ — ਬਿਲਕੁਲ ਉਹ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਸੰਵਾਦ ਸੰਬੰਧੀ AI ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਤਿੰਨ-ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਮਲਟੀ-ਪੰਨੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਤੱਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਲੇਟੈਂਸੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੂਖਮ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਪਹਿਲਾਂ-ਟੋਕਨ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਹੁਣ ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਸਥਿਰ ਬੈਚ ਦੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰ-ਟੋਕਨ ਲੇਟੈਂਸੀ ਮੱਧਮ ਲੋਡ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਢਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ਡਿਊਲਰ ਸਾਰੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕ੍ਰਮਾਂ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਕਤਾਰ ਡੂੰਘੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਡਿਗਰੇਡੇਸ਼ਨ ਕਰਵ ਅਕਸਰ ਸਿਖਰ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਕਾਰੋਬਾਰ AI ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸੂਝ — ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਿਟੀ 'ਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਮੁੜ ਦਾਅਵਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਮੋਟੇ-ਦਾਣੇ ਵਾਲੀ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਮੁੜ-ਸਪੁਰਦ ਕਰੋ — ਵਿਭਿੰਨ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: CRM ਵਰਕਫਲੋ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕੰਮ।

Mewayz ਇਸ ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਨੂੰ ਆਪਣੇ 207-ਮੋਡਿਊਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ OS ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਸਾਰ ਭਰ ਵਿੱਚ 138,000 ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬੈਚ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਚੱਕਰਾਂ, ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕਤਾਰਾਂ, ਜਾਂ ਸਾਈਲਡ ਟੂਲ ਹੈਂਡਆਫਸ ਲਈ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮੇਵੇਜ਼ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਸ਼ਡਿਊਲਰ ਫੀਡ ਮੁਕਤ GPU ਸਲਾਟਾਂ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਅਸਲ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਯੋਗ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਸੁਧਾਰ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਸਰਵਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਚਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ?

ਨਹੀਂ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਸਰਵਿੰਗ ਦੀ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਚਿੰਗ ਸਮਾਂ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਅਤੇ ਕਤਾਰ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸਾਈਜ਼ ਦੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਹਰੇਕ ਬੈਚ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟੋਕਨ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਸਟੈਪ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੈਚ ਕੰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਹਰ ਫਾਰਵਰਡ ਪਾਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗ੍ਰੈਨਿਊਲੈਰਿਟੀ ਫਰਕ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਟੋਰੀਗਰੈਸਿਵ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਕੀ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਲਈ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?

ਸਟੈਂਡਰਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸੋਧ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਿਰੰਤਰ ਬੈਚਿੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਰਵਿੰਗ ਲੇਅਰ 'ਤੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸ਼ਡਿਊਲਰ, ਮੈਮੋਰੀ ਮੈਨੇਜਰ, ਅਤੇ ਅਟੈਨਸ਼ਨ ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ PagedAttention - ਲਈ ਕਸਟਮ CUDA ਕਰਨਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਟੈਂਡਰਡ ਧਿਆਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦਨ-ਗਰੇਡ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ vLLM ਅਤੇ TensorRT-LLM ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸਰਵਰਾਂ ਲਈ ਡ੍ਰੌਪ-ਇਨ ਰਿਪਲੇਸਮੈਂਟ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ?

GPU HBM ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਅਤੇ ਕੁੱਲ VRAM ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਕੇਵੀ ਕੈਚਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਰੂਪਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ-ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਇੰਟਰਕਨੈਕਟਸ (NVLink, Infiniband) ਮਲਟੀ-GPU ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕੇਵੀ ਕੈਸ਼ ਨੂੰ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮੈਮੋਰੀ-ਸਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੇਵੀ ਕੈਸ਼ ਮੁੱਲਾਂ (FP16 ਤੋਂ INT8 ਜਾਂ INT4 ਤੱਕ) ਦੀ ਹਮਲਾਵਰ ਮਾਤਰਾਕਰਣ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਡਿਗਰੇਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੈ।

ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅੰਤਰੀਵ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ: ਵਿਹਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ, ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਹੋਰ ਕੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ। Mewayz ਉਸ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ 207 ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ — CRM ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟੀਮ ਸਹਿਯੋਗ ਤੱਕ — $19 ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ।

ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ? app.mewayz.com 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ 138,000 ਕਾਰੋਬਾਰ Mewayz ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।