Artikel "Prefill and Decode for Concurrent Requests - Optimizing LLM Performance"

Bei TNG hosten wir zahlreiche Large Language Modelle auf einem leistungsstarken Cluster von 24 H100-GPUs. Es unterstützt 50 verschiedene Anwendungen, bearbeitet über 5.000 Anfragen pro Stunde und generiert mehr als zehn Millionen Token pro Tag. Um auch in Umgebungen mit hohem Datenverkehr und vielen gleichzeitigen Nutzerinnen und Nutzern Antworten mit geringer Latenz und optimaler Leistung zu liefern und eine gute User-Erfahrung zu gewährleisten, ist eine effiziente Verarbeitung von Eingaben von entscheidender Bedeutung.

Im zweiten Teil unserer Serie über die Leistung von LLMs diskutiert Benjamin Merkel die gleichzeitige Verarbeitung von Anfragen und erläutert Optimierungsstrategien wie kontinuierliches Batching und Chunked Prefill.

Hier können Sie den vollständigen Artikel “Prefill and Decode Strategies for Concurrent Requests – Optimizing LLM Performance” auf Hugging Face lesen.