Im Blog von Hugging Face wird ein neuer Ansatz zur Optimierung von Systemen der künstlichen Intelligenz vorgestellt, der auf einer Aufteilung der Rechenlast zwischen Zentralprozessor (CPU) und Grafikprozessor (GPU) basiert. Die Autoren erläutern, wie die Einführung von Asynchronität in den Mechanismus des Continuous Batching es ermöglicht, Aufgaben, die auf der CPU ausgeführt werden, von denen zu isolieren, die GPU-Ressourcen erfordern.

Laut dem veröffentlichten Material zielt diese architektonische Umstrukturierung darauf ab, einen erheblichen Leistungszuwachs bei der Ausführung von Inferenzaufgaben zu erzielen. Die Methode sieht eine Änderung des standardmäßigen Datenverarbeitungsflusses vor, um Ausfallzeiten der Hardware zu vermeiden und Anforderungswarteschlangen effizienter zu verwalten.

Diese technische Lösung wird als Möglichkeit positioniert, die Infrastruktur zu skalieren, ohne die Hardwarekapazitäten proportional erhöhen zu müssen. Der Fokus liegt auf der Beseitigung von Engpässen, die bei der synchronen Ausführung heterogener Operationen in der Pipeline zur Generierung von Text oder anderen Daten entstehen.