ಮೊದಲ ತತ್ವಗಳಿಂದ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ (2025)

ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅನುಮಿತಿ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಸ್ಲಾಟ್ ಮುಕ್ತವಾದ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಉದ್ಯೋಗಗಳ ನಡುವಿನ ಐಡಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸೈಕಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. 2025 ರಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ AI ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಇದು ಅಡಿಪಾಯದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೊದಲ ತತ್ವಗಳಿಂದ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಏಕೆ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ?

ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಶ್ಲಾಘಿಸಲು, ಅದು ಏನನ್ನು ಬದಲಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಮೊದಲು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಗುಂಪುಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಘಟಕವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್ ಮುಗಿದ ನಂತರ ಮಾತ್ರ ಹೊಸ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ವೇರಿಯಬಲ್ ಉದ್ದದ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ - ಒಂದು ವಿನಂತಿಯು 20 ಟೋಕನ್‌ಗಳ ನಂತರ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳಬಹುದು ಆದರೆ ಅದೇ ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದು 2,000 ಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು GPU ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಾ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಹೆಗ್ಗುರುತಾಗಿರುವ 2022 ಪೇಪರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರವರ್ತಕವಾಗಿದೆ "ಓರ್ಕಾ: ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್-ಆಧಾರಿತ ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್," ಈ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮುರಿಯುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿನಂತಿಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ ನಂತರ, ಯಾವುದೇ ಅನುಕ್ರಮವು ಅದರ ಅಂತ್ಯ-ಆಫ್-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಿದೆಯೇ ಎಂದು ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಇದ್ದರೆ, ಆ ಸ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರದಿಯಲ್ಲಿ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ಯಾವುದೇ ಕಾಯುವಿಕೆ, ಯಾವುದೇ ತ್ಯಾಜ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಪ್ರತಿ ಡಿಕೋಡ್ ಹಂತದೊಂದಿಗೆ ದ್ರವವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಗರಿಷ್ಠಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೆವಿ ಸಂಗ್ರಹವು ಸಿಸ್ಟಂ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ?

ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಸಂಗ್ರಹವು ಮೆಮೊರಿ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಟ್ರಾಕ್ಟಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್‌ಗೆ, ಮಾದರಿಯು ಗಮನ ಕೀಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಂತರದ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಅನಗತ್ಯ ಗಣನೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ಥಿರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, KV ಸಂಗ್ರಹ ಹಂಚಿಕೆ ನೇರವಾಗಿರುತ್ತದೆ: ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಅನುಕ್ರಮ ಉದ್ದಕ್ಕೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿ.

ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಇದನ್ನು ಸೊಗಸಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ವಿನಂತಿಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮಿಸುತ್ತವೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಮೀಪದ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. 2023 ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ vLLM ನ ಪೇಜ್ ಅಟೆನ್ಶನ್ - ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದಂತಾಯಿತು. PagedAttention ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ವರ್ಚುವಲ್ ಮೆಮೊರಿ ಪೇಜಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, KV ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಚುವಲ್ ಮೆಮೊರಿ ಪುಟಗಳು ಭೌತಿಕ RAM ನಾದ್ಯಂತ ಹರಡಿರುವಂತೆಯೇ ಅನುಕ್ರಮದ ಸಂಗ್ರಹ ಪುಟಗಳನ್ನು GPU ಮೆಮೊರಿಯಾದ್ಯಂತ ಹರಡಬಹುದು. ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ವಿಘಟನೆಯಿಂದ ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮೀಪದ ಮೆಮೊರಿ ತ್ಯಾಜ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ನೇರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಹೂಡಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್‌ಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ವರ್ಕ್ ಮಾಡುವ ಕೋರ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂಗಳು ಯಾವುವು?

ಮೂರು ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬಿತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಪ್ರತಿ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ:

• ಪ್ರಿಂಪ್ಶನ್ ನೀತಿ: ಮೆಮೊರಿ ಒತ್ತಡ ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆಯ ವಿನಂತಿಯು ಬಂದಾಗ, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕಡಿಮೆ-ಆದ್ಯತೆಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕೆ, ಅದರ KV ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು CPU RAM ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಮರುಗಣನೆ ಮಾಡಬೇಕೆ ಎಂದು ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಸ್ವಾಪ್-ಆಧಾರಿತ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಗಣನೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ PCIe ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ; ಮರುಗಣನೆಯು GPU ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಹೊಸ ವಿನಂತಿಯ KV ಸಂಗ್ರಹವು ಅದರ ಪೂರ್ಣ ಪೀಳಿಗೆಯ ಜೀವಿತಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಊಹಿಸಬೇಕು. ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜಿಸುವುದರಿಂದ ನೆನಪಿನ ಕೊರತೆಯ ಮಧ್ಯದ ಅನುಕ್ರಮದ ಕ್ರ್ಯಾಶ್‌ಗಳು; ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸರದಿಯಲ್ಲಿ ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಹಸಿವು ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿದ ಉದ್ದ ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೀಸಲಾತಿ ಬಫರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಚಂಕ್ಡ್ ಪ್ರಿಫಿಲ್: ಪೂರ್ವಭರ್ತಿ ಹಂತ - ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು - ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ಬೌಂಡ್ ಮತ್ತು GPU ಅನ್ನು ಏಕಸ್ವಾಮ್ಯಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಈಗಾಗಲೇ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ಡೀಕೋಡ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಚಂಕ್ಡ್ ಪ್ರಿಫಿಲ್ ದೀರ್ಘ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರ-ಗಾತ್ರದ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಡಿಕೋಡ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಲೀವ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ಕಚ್ಚಾ ಪ್ರಿಫಿಲ್ ಥ್ರೋಪುಟ್‌ನ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲೀನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಮಯದಿಂದ ಮೊದಲ ಟೋಕನ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಆದ್ಯತೆಯ ಸರತಿ: SLA ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳ ವಿಭಾಗ ವಿನಂತಿಗಳು. ಸುಪ್ತ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ API ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಉತ್ತಮ-ಪ್ರಯತ್ನದ ಬ್ಯಾಚ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಯರ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಒಂದೇ ಒಂದು ದೀರ್ಘವಾದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಾರಾಂಶ ಕಾರ್ಯವು ನೂರಾರು ಏಕಕಾಲೀನ ಸೆಷನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಕೆಡಿಸಬಹುದು.

"ನಿರಂತರವಾದ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಕೇವಲ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ಇದು AI ತೀರ್ಮಾನದ ಆರ್ಥಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿನಂತಿ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯಲ್ಲಿ GPU ಗಳನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಿರ್ವಾಹಕರು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ 5-10× ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು 2 ಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಏಕೈಕ ದೊಡ್ಡ ಲಿವರ್ ಆಗಿದೆ.

ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತವೆ?

ಆನಿಸ್ಕೇಲ್‌ನಿಂದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಜೊತೆಗೆ 2024 ರಲ್ಲಿ ಬಹು ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ವತಂತ್ರ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಗಳು, ವಾಸ್ತವಿಕ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿಷ್ಕಪಟ ಸ್ಥಿರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ 23× ಮತ್ತು 36× ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್‌ನ ನಡುವೆ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿನಂತಿಯ ಉದ್ದದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಹೆಚ್ಚಿರುವಾಗ ಲಾಭಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉಚ್ಚರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ಮೂರು-ಪದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಬಹು-ಪುಟ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳವರೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು.

ಸುಪ್ತತೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸಮಯದಿಂದ ಮೊದಲ ಟೋಕನ್ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪೂರ್ವಭರ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಿರ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಕಾಯುವುದಿಲ್ಲ. ಮಧ್ಯಮ ಲೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್-ಟೋಕನ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಕುಸಿಯುವ ಬದಲು ಶುದ್ಧತ್ವದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕ್ಯೂ ಆಳವಾಗಿ ಬೆಳೆದಾಗಲೂ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಎಲ್ಲಾ ಸಕ್ರಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಸಮಯದ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ಈ ಆಕರ್ಷಕವಾದ ಅವನತಿ ಕರ್ವ್ ಗರಿಷ್ಠ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಎಐ ನಿರ್ಣಯದ ಆಚೆಗೆ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು?

ನಿರಂತರವಾದ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ನ ಹಿಂದಿನ ವಾಸ್ತುಶಾಸ್ತ್ರದ ಒಳನೋಟ - ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾದ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಒರಟಾದ-ಧಾನ್ಯದ ಘಟಕದ ಕೆಲಸ ಮುಗಿಯುವವರೆಗೆ ಕಾಯುವ ಬದಲು ತಕ್ಷಣವೇ ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವುದು - ಇದು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಪಾರ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ: CRM ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟೊಮೇಷನ್, ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಂಚಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಪೈಪೋಟಿ ಮಾಡುವ ವಿಭಿನ್ನ ಅವಧಿಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳು.

Mewayz ತನ್ನ 207-ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ವ್ಯಾಪಾರ OS ನಾದ್ಯಂತ ಈ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ 138,000 ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಬಳಸುವ ಸಮಗ್ರ ವೇದಿಕೆಯಾದ್ಯಂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರೂಟಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಚ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಸೈಕಲ್‌ಗಳು, ಅನುಕ್ರಮ ಅನುಮೋದನೆ ಸರತಿ ಸಾಲುಗಳು ಅಥವಾ ಸೈಲ್ಡ್ ಟೂಲ್ ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಆಫ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯಲು ತಂಡಗಳನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುವ ಬದಲು, Mewayz ವ್ಯಾಪಾರದ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿದ GPU ಸ್ಲಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಯ ಸರತಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಜವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಕೇವಲ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಸರ್ವಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ನಂತೆಯೇ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಆಗಿದೆಯೇ?

ಸಂ. ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಸರ್ವಿಂಗ್‌ನ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಸಮಯ ವಿಂಡೋಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯೂ ಡೆಪ್ತ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವೇರಿಯಬಲ್ ಗಾತ್ರದ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಪರಮಾಣುವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಟೋಕನ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಪ್ರತಿ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಆಟೋರೆಗ್ರೆಸಿವ್ ಪೀಳಿಗೆಯ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ಗೆ ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?

ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಪಾಡು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅನುಮಿತಿ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್, ಮೆಮೊರಿ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮತ್ತು ಗಮನ ಕರ್ನಲ್‌ಗೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪೇಜ್‌ಅಟೆನ್ಶನ್‌ಗೆ - ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗಮನದ ಅಳವಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಕಸ್ಟಮ್ CUDA ಕರ್ನಲ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ vLLM ಮತ್ತು TensorRT-LLM ನಂತಹ ಉತ್ಪಾದನಾ-ದರ್ಜೆಯ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ನಿರ್ಣಯ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಡ್ರಾಪ್-ಇನ್ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ.

ಯಾವ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ?

GPU HBM ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು VRAM ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಾಗಿವೆ. ದೊಡ್ಡ KV ಕ್ಯಾಶ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಜಿಪಿಯು ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಹೈ-ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಇಂಟರ್‌ಕನೆಕ್ಟ್‌ಗಳು (NVLink, Infiniband) ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ KV ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಸಾಧನಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿತರಿಸಬೇಕು. ಮೆಮೊರಿ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, KV ಸಂಗ್ರಹ ಮೌಲ್ಯಗಳ (FP16 ನಿಂದ INT8 ಅಥವಾ INT4 ವರೆಗೆ) ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಣಿಜ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾದ ಸಣ್ಣ ನಿಖರತೆಯ ಅವನತಿಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ನೀವು AI-ಚಾಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯಾಪಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ತತ್ವವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಸಮಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ. Mewayz ಆ ತತ್ವವನ್ನು 207 ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಚರಣೆಗೆ ತರುತ್ತದೆ - CRM ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್‌ನಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಸಹಯೋಗದವರೆಗೆ - ತಿಂಗಳಿಗೆ $19 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪೂರ್ಣ ಥ್ರೋಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ? app.mewayz.com ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಉಚಿತ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು 138,000 ವ್ಯಾಪಾರಗಳು Mewayz ನೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ.