איך מגדילים תפוקה בלי להאט את המערכת? (Batching, Stream Scheduling ו-Offload)

כשאלפי משתמשים שולחים בקשות למודל באותו זמן - איך הוא מספיק לענות לכולם? כאן נכנסים שלושה מנגנונים חכמים שמאפשרים למערכת לעבוד ביעילות מקסימלית.

Batching - לאחד במקום לעבד בנפרד

במקום שכל בקשה תעבור לבד, כמה בקשות דומות נאספות יחד ל-Batch אחד. כך המאיץ (GPU או NPU) יכול לחשב את כולן במקביל, מה שחוסך זמן חישוב יקר.

Continuous Batching לוקח את זה צעד קדימה - אין יותר המתנה שיתמלא batch חדש, אלא זרימה רציפה של בקשות. המאיץ תמיד עסוק, ה-throughput עולה, וה-idle time יורד כמעט לאפס.

Stream Scheduling - לנצל כל רגע חישובי

לא כל הבקשות זהות באורך שלהן או במורכבותן. לכן נדרש מתזמן (scheduler) שמחליט מי ירוץ מתי ובאיזה סדר.

אם הוא יעשה זאת נכון - המאיץ יעבוד במקביל על כמה “זרמים” (streams) בלי לבזבז משאבים. אם לא - בקשות קצרות יחכו לזרם ארוך ויסבלו מעיכוב מיותר.

Offload - להעביר עומס לחומרה חכמה

במערכת רגילה, ה-CPU מנהל את כל הבקשות, התורים והעדיפויות. אבל זה גורם לו להיות צוואר בקבוק. לכן משתמשים ב-offload - העברת חלק מהניהול לחומרה ייעודית (כמו מאיץ או AI CPU).

החומרה הזו מטפלת בניהול התקשורת והזרימה בעצמה, כך שה-CPU מתפנה למשימות אחרות והמערכת כולה מואצת.

בשורה התחתונה

שלושת המנגנונים האלה פועלים יחד:

• Batching דואג לניצול טוב של המאיץ.
• Stream Scheduling שומר על רציפות חכמה.
• Offload מונע עומס על ה-CPU.

כשמשלבים אותם - המערכת עובדת במהירות וביעילות חסרת תקדים.