PyTorch批处理实测显示吞吐与延迟权衡
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PyTorch批处理实测显示吞吐与延迟权衡
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AI 综述
作者在PyTorch 2.8.0的MPS设备上测试小神经网络发现，批大小从1增至64后，吞吐量从13,178提升至680,811 req/s，约增加50倍，而单批延迟从0.076ms升至0.094ms，仅增加约24%。 具体而言，批大小从1增至32期间，单批延迟保持0.076ms，吞吐量升至419,863 req/s；批大小达到64时，延迟才升至0.094ms。该结果表明，在这次MPS小神经网络基准测试中，批处理主要改善整体吞吐，并未同步大幅增加单批延迟。
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最新进展10月23日 15:52
PyTorch 2.8.0（MPS）实测：批量从 1 增至 64，吞吐提升约 50 倍、延迟仅增加 24%报道时间线
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10月23日
- AGI HuntPyTorch 2.8.0（MPS）实测：批量从 1 增至 64，吞吐提升约 50 倍、延迟仅增加 24%
PyTorch 2.8.0 在 MPS 设备上的小神经网络基准测试显示，batch size 从 1 增至 64 时，吞吐从 13,178 req/s 升至 680,811 req/s，单批延迟从 0.076ms 增至 0.094ms。大批量能提高 GPU 并行算力利用率，主要改善整体吞吐，而非单个请求的延迟。
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