Introdução
O crescimento exponencial do uso de modelos de linguagem (LLMs) em aplicações de produção, como chatbots e assistentes virtuais (por exemplo, Qwen e Claude), impõe desafios críticos de desempenho em termos de throughput, latência e uso de memória. A técnica de batching tradicional maximiza a utilização do hardware agregando solicitações discretas; contudo, ela sofre com overheads de pad, variação de comprimento e latências picos. A proposta de continuous batching (batching contínuo) emerge como uma solução que, partindo dos princípios fundamentais dos mecanismos de atenção e do KV caching, busca otimizar o throughput mantendo latência aceitável e eficiência de memória (Hugging Face, 2025).
Este artigo apresenta uma explicação técnica detalhada do batching contínuo, discute trade-offs entre throughput e latência, aborda implementações práticas para CPUs e aceleradores (GPUs/TPUs) e analisa implicações para a democratização da IA por meio de open source e open science. Em vários pontos faremos referência ao trabalho publicado pela Hugging Face (Hugging Face, 2025) como base conceitual e experimental.
Fundamentos: atenção, KV caching e armazenamento de estados
Para compreender continuous batching é necessário revisar os componentes fundamentais que sustentam a inferência autoregressiva em LLMs:
– Mecanismo de atenção: nos Transformers, cada camada calcula atenção a partir de consultas (Q), chaves (K) e valores (V). A operação atenção(Q, K, V) é central para processamento de contexto e é computacionalmente intensiva em termos de produto interno e softmax.
– KV caching: durante a geração autoregressiva, as chaves e valores de camadas anteriores podem ser armazenados (cache) para evitar recomputação. Esse cache cresce linearmente com o comprimento do contexto e é acessado em cada passo de decodificação.
– Overheads de padding: quando múltiplas solicitações são empacotadas, tokens de preenchimento (padding) são adicionados para igualar comprimentos, o que gera operações inúteis e saturação de memória, reduzindo o throughput eficiente.
A interação entre atenção e KV caching, portanto, determina o custo computacional por token gerado. Continuous batching propõe reorganizar o fluxo de entrada/saída e o uso do cache para reduzir desperdício e maximizar utilização de hardware.
Motivação para continuous batching
Os motivos que justificam a adoção do batching contínuo podem ser sumarizados em três pontos:
1. Maximização do throughput: em cenários de alta concorrência, agregação eficiente de solicitações aumenta FLOPS efetivos do acelerador.
2. Redução de overheads de padding: ao permitir que solicitações se intercalem no tempo sem exigir sincronização rígida por passo, diminui-se a necessidade de pad.
3. Gerenciamento dinâmico do KV cache: o batching contínuo possibilita estratégias de alocação e reciclagem do cache que mantêm ocupação de memória controlada.
Esses objetivos são particularmente relevantes para ambientes de produção e serviços em tempo real, onde a latência não pode ser sacrificada em prol de throughput absoluto, e onde a capacidade de atender picos de uso com eficiência impacta custos operacionais.
Conceito de continuous batching: visão geral
Continuous batching é uma estratégia de agendamento e execução de inferência que trata as solicitações de geração como fluxos contínuos de trabalho em vez de lotes discretos estáticos. A ideia central é:
– Processar múltiplas solicitações em overlapped steps, intercalando tokens de diferentes solicitações em micro-lotes que preenchem recursos computacionais do acelerador sem esperar que todas as solicitações atinjam um mesmo passo de geração.
– Manter KV caches separados por solicitação (ou por grupo) e organizar o layout desses caches na memória de forma a permitir acessos contíguos e eficientes.
– Ajustar dinamicamente o tamanho dos micro-lotes e a frequência de sincronização para equilibrar throughput e latência.
Em termos práticos, continuous batching reduz o tempo ocioso do hardware e minimiza operações de cópia e padding, melhorando a eficiência por token gerado.
Derivação a partir dos princípios: atenção e KV caching
Partimos dos custos por passo de geração em um modelo Transformer. Suponha que, para um único passo, o custo computacional dominante seja C_att por token para calcular a atenção e C_ffn para a feed-forward. Para um conjunto de N solicitações com comprimentos variados, o custo total com padding é:
C_total_pad = sum_{i=1..N} (L_max * (C_att + C_ffn)),
onde L_max é o comprimento máximo do grupo (após padding). O throughput efetivo é reduzido pelo fator de padding médio.
Se, em vez disso, organizarmos um fluxo contínuo em micro-lotes de tamanho m que agregam tokens reais de diferentes solicitações sem pad, o custo por token tende a:
C_effective ≈ (C_att + C_ffn + C_overhead_sched) / utilization,
onde utilization é a fração de capacidade computacional efetivamente usada pelo acelerador. Continuous batching busca maximizar utilization reduzindo C_overhead_sched e padding.
KV caching entra na equação porque permite que, no fluxo contínuo, os estados anteriores (K,V) sejam acessados sem recomputação. Contudo, o layout do KV cache impacta a eficiência de memória e largura de banda. Se os caches estiverem fragmentados ou distribuídos de forma não contígua, os acessos provocam mais transações de memória e menor throughput. Portanto:
– O batching contínuo recomenda uma organização contígua dos K/V por grupo de micro-lotes para explorar coalescing de memória.
– O tamanho do bloco de memória (tiling) deve considerar alinhamento com as unidades de computação do acelerador (por exemplo, warps em GPUs).
A optimização, portanto, é um problema de alocação combinatória: maximizar throughput sujeitando-se a restrições de memória, latência por usuário e overhead de agendamento.
Algoritmo de alto nível para continuous batching
A seguir, um esqueleto conceitual do algoritmo:
1. Entrada de requisições: cada requisição chega com seu histórico (contexto) e é colocada em uma fila com prioridade (por exemplo, tempo de espera).
2. Formação de micro-lotes: periodicamente (ou quando a fila atinge um limite), formar um micro-lote contendo tokens de múltiplas requisições sem fazer pad excessivo.
3. Layout de KV: alocar blocos contíguos de KV para os itens do micro-lote, otimizado para coalescing.
4. Execução de camada: executar atenção e FFN para o micro-lote.
5. Escrita de estados: atualizar os caches KV de cada requisição e, quando uma requisição gerar token pronto para saída, enviar a resposta.
6. Política de limpeza/evicção: para limitar memória, aplicar políticas LRU/clock para caches menos ativos.
Cada etapa tem parâmetros: intervalo de formação de micro-lotes, tamanho máximo de KV por solicitação, política de priorização. A escolha desses parâmetros define o compromisso entre throughput e latência.
Trade-offs: throughput x latência x custo de memória
Continuous batching não é uma solução única para todas as cargas. Os principais trade-offs são:
– Throughput vs latência: aumentando o intervalo de formacão de micro-lotes, o throughput sobe (mais agregação), mas a latência da primeira resposta por requisição aumenta. Para serviços interativos, limites de latência impõem janelas de batching pequenas.
– Uso de memória: manter caches K/V grandes para muitas requisições simultâneas pode esgotar memória de GPU; políticas de compressão ou truncamento do contexto tornam-se necessárias.
– Complexidade de implementação: scheduling fino, layout de memória otimizado e sincronização entre streams de execução aumentam complexidade de engenharia.
Em ambientes com alto custo por GPU por hora, maximizar throughput pode reduzir custo total. Em serviços críticos de latência, é preciso calibrar para atender SLAs.
Considerações de implementação em hardware
A eficiência do batching contínuo depende fortemente do hardware subjacente:
– GPUs: tirem proveito de coalesced memory accesses e kernel fusion. A disposição contígua dos K/V no buffer e o uso de operações batched customizadas aumentam a eficiência. É recomendado minimizar lançamentos de kernel por micro-lote para reduzir overhead.
– TPUs: podem se beneficiar de shapes regulares; portanto, micro-lotes bem alinhados aumentam utilization.
– CPUs: em cenários de inferência em CPU, a memória cache e vetorização importam mais; técnicas de quantização e compressão do cache K/V ajudam.
Além disso, bibliotecas de baixo nível (cuBLAS, cuDNN, triton, XLA) desempenham papel crítico. O uso de kernels customizados que implementem atenção streaming e gerenciamento de cache reduz o overhead de cópia de dados e padding.
Estratégias práticas e heurísticas
Algumas heurísticas úteis para implementação:
– Micro-batching adaptativo: adaptar o período de agregação com base na latência atual observada e na taxa de chegada de requisições.
– Agrupamento por comprimento: agrupar requisições com comprimentos semelhantes para reduzir variabilidade e overhead de KV.
– Prioridade para primeiras palavras: priorizar geração de tokens iniciais quando há requisitos de baixa latência na primeira resposta.
– Compressão do KV cache: aplicar quantização (int8, int4) ao KV para conservar memória, observando degradação aceitável de qualidade.
– Evicção inteligente: usar métricas de utilidade (probabilidade reativa) para decidir quais caches manter.
Essas estratégias, combinadas, permitem ajustar continuous batching a diferentes cargas de trabalho.
Casos de uso e resultados práticos
Segundo a análise e experimentos relatados pela Hugging Face (Hugging Face, 2025), continuous batching apresentou ganhos substanciais de throughput em cenários de alto paralelismo com variação de comprimento, sem prejudicar a qualidade de geração. Em cenários com latência tolerante, os ganhos de eficiência podem justificar a implementação complexa. Em operações de produção, ganhos típicos incluem:
– Aumento do throughput por GPU entre 1.5x a 3x em cargas heterogêneas.
– Redução do overhead de padding e operações inúteis, com utilização maior da largura de banda de memória.
– Capacidade de atender mais requisições por unidade de infra-estrutura, reduzindo custos operacionais.
Esses resultados, entretanto, variam conforme o modelo, a distribuição dos comprimentos de contexto e o perfil de solicitações. Recomenda-se testes A/B e instrumentação para calibrar parâmetros de scheduling.
Impacto para a democratização da IA e open source
A proposta de continuous batching tem implicações diretas na missão de avançar e democratizar inteligência artificial por meio de open source e open science. Ao aumentar a eficiência de inferência, essa técnica torna a operação de LLMs mais acessível para organizações com recursos limitados, reduzindo custos de infra-estrutura e barreiras de entrada.
– Compartilhamento de implementação: bibliotecas open source que implementem continuous batching (com exemplos e benchmarks) aceleram a adoção e permitem auditoria da técnica.
– Reprodutibilidade científica: práticas de open science, incluindo publicação de métricas, datasets de carga e scripts de benchmark, facilitam comparações justas entre métodos.
– Inovação colaborativa: a comunidade pode iterar sobre políticas de agendamento, compressão de cache e kernels otimizados, ampliando benefícios para todos.
Portanto, continuous batching não é apenas uma otimização técnica — é um componente estratégico para tornar LLMs mais econômicos e amplamente disponíveis.
Desafios e áreas para pesquisa futura
Apesar dos avanços, há vários pontos que requerem investigação adicional:
– Modelos multimodais: estender continuous batching para cenários que mesclam texto, imagem e áudio adiciona complexidade ao layout de cache e scheduling.
– Consistência e fairness: garantir que políticas de prioridade não criem vieses de atendimento entre usuários.
– Compressão sem perda perceptível: desenvolver métodos de quantização e compressão de K/V que preservem fidelidade de geração.
– Automatização de tuning: pesquisa em AutoML/Auto-tuning para ajustar parâmetros de batching contínuo automaticamente por workload.
– Ferramentas de observabilidade: métricas detalhadas e tracing para diagnosticar gargalos em pipelines contínuos.
Essas linhas de pesquisa fortalecerão a aplicabilidade e robustez da técnica.
Recomendações práticas para equipes de MLOps
Para equipes engajadas em produção, proponho o seguinte roteiro:
1. Medir perfil de carga: coletar distribuição de comprimentos, taxa de chegada e requisitos de latência.
2. Começar com micro-batching conservador: implementar micro-lotes com janela curta para validar segurança de latência.
3. Instrumentar e monitorar: métricas de throughput, latência P50/P95/P99, utilização de memória e contagens de evicção de cache.
4. Incrementar aggressividade: aumentar janela de agregação gradualmente até atingir trade-off desejado.
5. Explorar compressão: quantização do KV cache e kernels especializados para reduzir footprint.
6. Contribuir com a comunidade: compartilhar resultados e melhorias em repositórios open source.
Seguindo esse caminho, é possível adaptar continuous batching a diferentes restrições operacionais.
Conclusão
Continuous batching, derivado dos princípios fundamentais de atenção e KV caching, oferece um caminho pragmático para otimizar throughput de inferência em modelos de linguagem, sem sacrificar a qualidade do modelo. A técnica requer uma combinação de design algorítmico, gestão de memória e engenharia de baixo nível para explorar plenamente o potencial dos aceleradores modernos. Quando associada a práticas de open source e open science, continuous batching contribui para a democratização da inteligência artificial, tornando soluções avançadas mais acessíveis e econômicas.
Citação da fonte consultada: o presente texto tomou como referência o artigo técnico publicado no blog da Hugging Face, que descreve conceitos, experimentos e princípios relacionados ao continuous batching (Hugging Face, 2025). Recomenda-se leitura direta do material de origem para detalhes experimentais e implementações específicas (Hugging Face, 2025).
Referência ABNT (in-text): (Hugging Face, 2025)
Fonte: Huggingface.co. Reportagem de . Continuous batching from first principles (2025). 2026-02-15T22:47:26Z. Disponível em: https://huggingface.co/blog/continuous_batching. Acesso em: 2026-02-15T22:47:26Z.
