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喺AI熱潮席捲全球嘅今日，GPU資源有幾寶貴，相信唔使多講。但其實，好多企業喺部署AI推理（Inference）服務時，往往有大量昂貴嘅GPU時間被閒置，資源浪費唔止係數字遊戲，直情影響到AI服務嘅成本效益同用戶體驗。正當大家苦惱點樣「榨乾」GPU每一滴效能時，新興嘅「Continuous Batching」（連續批次處理）技術，就好似一劑強心針，承諾可以大幅降低延遲、提升吞吐量，同時為AI應用慳返一大筆錢。呢個唔止係技術層面嘅突破，對於任何有AI部署需求嘅企業同開發者嚟講，都係一個唔可以忽視嘅新趨勢，關乎你嘅AI服務夠唔夠快、夠唔夠平。
拆解AI推理「閒置」之謎：傳統批次處理點解唔夠效率？
要理解Continuous Batching嘅價值，我哋首先要睇吓傳統AI推理處理方式有咩問題。過往，為咗提高GPU嘅利用率，AI模型通常會採用「批次處理」（Batching）嘅方式，即係將多個用戶請求收集成一個「批次」，然後一次過送入GPU進行處理。呢個做法喺模型訓練時效率奇高，因為數據量通常好大而且穩定。
但當應用喺AI推理，特別係面對實時、非同步嘅用戶請求時，問題就浮現喇。講白啲，就好似巴士要等坐滿先開車一樣，如果請求唔係同步到，或者批次唔夠大，GPU就可能出現「等客到」嘅情況，導致大量閒置時間。而即使有請求，如果批次細，GPU嘅處理效率亦會大打折扣。結果就係，高延遲、低吞吐量，同時亦令你為GPU付出嘅成本，有一部分係白白浪費咗。
Continuous Batching：實時回應，榨乾GPU每一滴效能
由VentureBeat嘅報道可見，Continuous Batching技術嘅出現，就係為咗解決呢個困局。佢顛覆咗傳統「等齊人先開飯」嘅模式，改為「一有訂單即刻煮」。呢個技術嘅核心理念係：GPU唔需要再死等一個完整批次，而係當有請求到達時，就即刻將佢加入到當前正在處理嘅批次當中。透過動態管理GPU資源，佢可以做到：
- 大幅提升GPU利用率： 減少不必要嘅閒置時間，令GPU幾乎時刻都處於工作狀態。
- 顯著降低延遲： 請求幾乎實時處理，對於需要即時回應嘅AI應用（例如大型語言模型、智能客服）尤其重要。
- 增加吞吐量： 同時間可以處理更多嘅請求，應對高併發流量。
- 成本效益： 用更少嘅GPU資源，支撐同樣甚至更大規模嘅AI服務，直接降低營運開支。
呢個技術背後有vLLM、SGLang等開源框架嘅支援，佢哋透過巧妙嘅記憶體管理（例如PagedAttention同Blocked KV Cache），確保動態批次處理嘅高效運行。對於本地做AI應用嘅公司嚟講，呢個技術唔止係提升服務質素嘅利器，更係降低雲端GPU租用成本嘅關鍵。
對業界深遠影響：重塑AI產品策略與開發者生態
Continuous Batching嘅普及，唔止係技術層面嘅小修小補，直情係對AI服務商業模式嘅一次升級，並將對多個層面產生深遠影響：
- 企業IT策略： 企業可以重新評估GPU嘅採購同租用策略，以更少嘅資源支撐更大規模嘅AI應用。雲端服務商亦會因此提供更具競爭力嘅AI推理服務。
- 產品開發者： 開發者可以設計更複雜、更即時嘅AI功能，而唔需要過分擔心資源瓶頸。例如，實時生成式AI內容、高度互動嘅AI助手，用戶體驗將會大為改善。
- 市場競爭： 掌握並善用呢類優化技術嘅公司，喺AI服務市場上將擁有更大優勢，能夠提供更快、更平、更穩定嘅服務，從而吸引更多客戶。
可以預見，未來會有更多AI框架同雲端平台整合呢類技術，佢將逐漸成為AI推理服務嘅行業標準。香港嘅企業同開發者，密切留意並及早部署相關技術，絕對係提升競爭力嘅關鍵一步。