docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,217 @@
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id: wiki-2026-0508-batch-inference
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title: Batch Inference
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [batch inference, async inference, dynamic batching, continuous batching, throughput optimization]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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verification_status: applied
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tags: [inference, throughput, gpu, optimization, llm-serving, vllm, triton, ray]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: vLLM / Triton / Ray Serve / Modal
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# Batch Inference
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 GPU 의 공동 구매"**. 매 single request 의 즉시 응답 X — 매 batch 의 throughput 의 maximize. 매 LLM 의 dynamic / continuous batching 의 5-20× throughput. 매 cost / latency trade-off 의 가장 큰 lever.
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## 📖 핵심
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### 매 inference type
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| 종류 | Latency | Throughput | Cost | 사례 |
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|---|---|---|---|---|
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| Online (sync) | <100ms | 매 low | 매 high | 매 chat, 매 search |
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| Batch (offline) | minute~hour | 매 max | 매 lowest | 매 daily summary, 매 fraud scan |
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| Async / queue | second~min | 매 mid | 매 mid | 매 image gen, 매 transcribe |
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### 매 batching 의 종류
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#### Static batching (전통)
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- 매 batch size 의 fix.
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- 매 batch 의 fill 의 wait → 매 latency variable.
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#### Dynamic batching (Triton)
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- 매 max wait time 의 limit.
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- 매 incoming request 의 group.
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- ✅ 매 latency / throughput balance.
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#### Continuous batching (vLLM, TensorRT-LLM)
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- 매 LLM 의 specific.
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- 매 sequence 의 finish 의 다른 sequence 의 immediately fill.
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- 매 GPU 의 idle 매 minimize.
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- 매 5-20× throughput.
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#### PagedAttention (vLLM)
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- 매 KV cache 의 page table.
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- 매 memory fragmentation 의 minimize.
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- 매 long context + batch 의 enable.
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### 매 batch size 의 effect
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- **Throughput**: 매 batch ↑ → 매 GPU util ↑.
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- **Latency** (per request): 매 wait ↑.
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- **Memory**: 매 batch ↑ → 매 OOM risk.
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- **Sweet spot**: 매 GPU memory + latency SLA 의 fit.
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### 매 batch inference 의 적용
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1. **Embedding generation**: 매 100M doc 의 batch.
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2. **Summarization**: 매 daily news.
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3. **Fraud detection**: 매 transaction 의 nightly.
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4. **Recommendation**: 매 user-item score 의 precompute.
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5. **Image classification** (archive): 매 medical image.
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6. **Translation** (corpus): 매 doc bulk.
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### Hybrid (modern LLM serving)
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- 매 online (chat) + 매 batch (precompute) 의 mix.
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- 매 priority queue 의 latency-sensitive 의 first.
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- 매 streaming 의 progressive output.
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### 매 monitoring
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- **Throughput**: token/s, request/s.
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- **Latency**: p50, p95, p99, TTFT (time to first token).
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- **GPU util**: 매 70-90% target.
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- **Batch size 의 distribution**.
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- **Queue depth**.
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## 💻 패턴
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### vLLM offline batch
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```python
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from vllm import LLM, SamplingParams
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llm = LLM(model='meta-llama/Llama-3-8B-Instruct')
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||||
sampling = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=512)
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prompts = [...] # 매 10K
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outputs = llm.generate(prompts, sampling)
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# 매 continuous batching 의 self-managed
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```
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### vLLM online server (continuous batching)
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```bash
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python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
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||||
--model meta-llama/Llama-3-8B-Instruct \
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||||
--max-num-seqs 256 \
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||||
--gpu-memory-utilization 0.9
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||||
```
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### Ray Batch inference
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||||
```python
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import ray
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||||
import ray.data
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||||
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||||
ds = ray.data.read_parquet('s3://my-bucket/data/')
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||||
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||||
class Predictor:
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||||
def __init__(self):
|
||||
self.model = load_model()
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||||
def __call__(self, batch):
|
||||
return {'pred': self.model(batch['features'])}
|
||||
|
||||
predictions = ds.map_batches(Predictor, batch_size=64, num_gpus=1, concurrency=4)
|
||||
predictions.write_parquet('s3://my-bucket/predictions/')
|
||||
```
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### Triton dynamic batching
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```protobuf
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||||
# config.pbtxt
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||||
name: "my_model"
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||||
platform: "onnxruntime_onnx"
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||||
max_batch_size: 64
|
||||
dynamic_batching {
|
||||
max_queue_delay_microseconds: 5000 # 5ms
|
||||
preferred_batch_size: [16, 32, 64]
|
||||
}
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||||
```
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||||
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### Custom batching (asyncio queue)
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```python
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||||
import asyncio
|
||||
from collections import deque
|
||||
|
||||
class BatchQueue:
|
||||
def __init__(self, model, max_batch=32, max_wait_ms=10):
|
||||
self.model = model
|
||||
self.max_batch = max_batch
|
||||
self.max_wait_ms = max_wait_ms
|
||||
self.queue: deque = deque()
|
||||
asyncio.create_task(self._loop())
|
||||
|
||||
async def predict(self, x):
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||||
future = asyncio.Future()
|
||||
self.queue.append((x, future))
|
||||
return await future
|
||||
|
||||
async def _loop(self):
|
||||
while True:
|
||||
if not self.queue:
|
||||
await asyncio.sleep(0.001)
|
||||
continue
|
||||
await asyncio.sleep(self.max_wait_ms / 1000)
|
||||
batch = []
|
||||
while self.queue and len(batch) < self.max_batch:
|
||||
batch.append(self.queue.popleft())
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||||
xs = [b[0] for b in batch]
|
||||
preds = self.model(xs)
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||||
for (_, future), p in zip(batch, preds):
|
||||
future.set_result(p)
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||||
```
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||||
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||||
### Cost optimization (spot + batch)
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||||
```python
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||||
# 매 batch job 의 spot instance OK
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# 매 1 hour SLA → 매 spot interrupt OK
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||||
config = {
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||||
'instance_type': 'g5.2xlarge',
|
||||
'pricing': 'spot', # ~70% cheaper
|
||||
'max_runtime_min': 60,
|
||||
'retry_on_interrupt': True,
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||||
}
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||||
```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Strategy |
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|---|---|
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| Chat / search | Continuous batching (vLLM) |
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| Daily summary | Offline batch + spot |
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| Embedding 100M doc | Ray + GPU batch |
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| Image generation | Async queue + webhook |
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| Fraud nightly | Batch + cheap GPU |
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| RT API + bulk | Hybrid (priority queue) |
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**기본값**: vLLM (LLM) / Triton (general) / Ray (distributed).
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## 🔗 Graph
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- 변형: [[Continuous-Batching]] · [[Dynamic-Batching]] · [[Static-Batching]]
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- 응용: [[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies|vLLM]] · [[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies|PagedAttention]]
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||||
- Adjacent: [[KV-Cache]] · [[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies|Inference-Optimization]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 cost optimization. 매 throughput 우선 task. 매 LLM serving infra design.
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**언제 X**: 매 strict <100ms latency. 매 online interactive (single request).
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## ❌ 안티패턴
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- **Online 의 batch 의 force**: 매 latency violate.
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- **Static batch (LLM)**: 매 GPU idle.
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- **Batch size 의 max 의 OOM**: 매 retry storm.
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- **No max wait**: 매 indefinite delay.
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- **No monitoring**: 매 GPU util 의 모름.
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- **Spot 의 stateful job**: 매 interrupt 의 lose.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (vLLM paper, NVIDIA Triton, Ray).
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- 신뢰도 A.
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- Related: [[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies|vLLM]] · [[Continuous-Batching]] · [[GPU-Utilization]] · [[ML-Inference]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — batching 종류 + vLLM + Triton + Ray + PagedAttention |
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Reference in New Issue
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