Continuous Batching: Optimiza tus LLMs y reduce costos 70%

¿Qué es el Continuous Batching y por qué debería importarte?

Si estás construyendo una aplicación con modelos de lenguaje grandes (LLMs), probablemente ya te has enfrentado a un dilema: cómo servir múltiples usuarios simultáneamente sin que los costos de infraestructura se disparen o la latencia se vuelva insoportable. Aquí es donde entra el continuous batching, una técnica de optimización que puede reducir tus costos de inferencia hasta un 70% mientras mejora significativamente el throughput.

A diferencia del batching estático tradicional, donde todas las secuencias en un lote deben completarse antes de procesar el siguiente grupo, el continuous batching permite agregar nuevas solicitudes tan pronto como alguna secuencia en el lote actual finaliza. Es como gestionar una fila de supermercado donde las cajas se liberan inmediatamente cuando alguien termina, en lugar de esperar a que todos los clientes del grupo actual salgan de la tienda.

Los fundamentos técnicos que necesitas entender

KV Cache: La memoria de corto plazo de tu LLM

Cada vez que un LLM genera un token, necesita recordar todo el contexto anterior. Aquí es donde entra el KV cache (Key-Value cache). En lugar de recalcular la representación de todos los tokens previos en cada paso de generación, el modelo almacena estos valores intermedios en memoria.

Esto genera un intercambio crítico: reduces el cómputo repetitivo, pero aumentas significativamente el uso de memoria. Para un modelo como Llama 2 70B, cada token puede requerir hasta 1 MB de memoria KV cache. Con secuencias largas y múltiples usuarios, esta memoria puede convertirse rápidamente en tu principal cuello de botella.

Chunked Prefill: Dividir para conquistar

El chunked prefill es una técnica que divide el procesamiento inicial del prompt en fragmentos más pequeños. En lugar de procesar todo el contexto de entrada de una sola vez, el sistema lo divide en chunks que pueden intercalarse con las operaciones de generación.

¿Por qué importa? Porque permite que las solicitudes nuevas comiencen a procesarse más rápido, reduciendo el tiempo de espera inicial (TTFT – Time To First Token). Para aplicaciones interactivas como chatbots o asistentes, esto marca la diferencia entre una experiencia fluida y una que frustra a tus usuarios.

Ragged Batching: Adiós al desperdicio por padding

En el batching tradicional, si tienes secuencias de diferentes longitudes en un lote, necesitas agregar padding (relleno) para igualarlas. Esto significa que estás haciendo cálculos innecesarios en posiciones que son puro relleno.

El ragged batching elimina este desperdicio al procesar cada secuencia exactamente hasta su longitud real, sin padding artificial. Esto se logra mediante técnicas de indexación inteligente y kernels optimizados que pueden manejar lotes con formas irregulares de manera eficiente.

Continuous Batching en acción: De la teoría a la práctica

La implementación real del continuous batching combina todas estas técnicas en un sistema coordinado. El proceso funciona así:

1. Llegada dinámica: Las solicitudes llegan en cualquier momento, no en grupos predefinidos.

2. Scheduling inteligente: Un scheduler decide qué solicitudes procesar juntas basándose en la memoria disponible, las longitudes esperadas y las prioridades.

3. Procesamiento intercalado: Las fases de prefill (procesamiento del prompt) y decode (generación) se intercalan eficientemente.

4. Liberación continua: Cuando una secuencia termina, su espacio en el lote se libera inmediatamente para una nueva solicitud.

El resultado es una utilización de GPU que puede alcanzar el 80-90%, comparado con el 30-50% típico del batching estático.

Herramientas que ya implementan Continuous Batching

No necesitas implementar todo esto desde cero. Varios frameworks de código abierto ya incorporan continuous batching:

vLLM es probablemente la herramienta más popular. Desarrollada por investigadores de UC Berkeley, implementa continuous batching junto con técnicas avanzadas de gestión de memoria como PagedAttention. En benchmarks públicos, vLLM ha demostrado mejoras de throughput de hasta 24x comparado con implementaciones naive.

Text Generation Inference (TGI) de Hugging Face es otra opción sólida, especialmente si ya estás en el ecosistema Hugging Face. Ofrece integración directa con el Hub y soporte para múltiples arquitecturas de modelos.

TensorRT-LLM de NVIDIA está optimizado específicamente para hardware NVIDIA y puede exprimir hasta el último gramo de rendimiento de tus GPUs, aunque con menos flexibilidad.

El impacto real en tu startup

Reducción de costos de infraestructura

Para una startup sirviendo 1 millón de solicitudes diarias con un modelo de 7B parámetros, la diferencia entre usar batching estático y continuous batching puede significar la diferencia entre necesitar 10 GPUs A100 versus 3-4. A $1,000-$2,000 por GPU/mes en servicios cloud, estamos hablando de ahorros de $6,000-$14,000 mensuales.

Mejor experiencia de usuario

La latencia importa. Estudios muestran que cada 100ms de retraso adicional puede reducir las conversiones hasta un 1%. Con continuous batching, puedes mantener latencias bajas incluso durante picos de tráfico, sin necesidad de sobre-provisionar infraestructura.

Escalabilidad predecible

El continuous batching hace que tu sistema escale de manera más lineal y predecible. En lugar de necesitar duplicar recursos cuando duplicas el tráfico, a menudo puedes manejar el incremento con solo un 30-50% más de infraestructura.

Casos de uso donde brilla el Continuous Batching

Chatbots y asistentes virtuales: Donde tienes ráfagas impredecibles de conversaciones con longitudes variables. Empresas como Character.AI procesan millones de mensajes diarios utilizando técnicas de continuous batching.

APIs de completion: Si estás construyendo una API de IA para desarrolladores (como OpenAI API o Anthropic), el continuous batching es esencial para mantener costos competitivos mientras ofreces buena latencia.

Generación de contenido batch: Para procesar grandes volúmenes de resúmenes, traducciones o análisis de sentimiento, donde puedes tolerar algo más de latencia pero necesitas maximizar throughput.

Aplicaciones multimodales: Cuando combinas texto con imágenes o audio, las longitudes de secuencia varían dramáticamente. El continuous batching con ragged batching permite manejar esta variabilidad eficientemente.

Consideraciones de implementación para founders

Si estás evaluando implementar continuous batching en tu stack, considera estos factores:

Perfil de tráfico: El continuous batching brilla cuando tienes tráfico continuo y variable. Si tu aplicación tiene patrones muy predecibles con solicitudes homogéneas, el beneficio será menor.

Restricciones de memoria: Necesitas memoria GPU suficiente para mantener el KV cache de múltiples secuencias simultáneas. Para modelos grandes, esto puede ser el factor limitante real.

Complejidad operacional: Herramientas como vLLM abstraen mucha complejidad, pero necesitas entender los parámetros de configuración (tamaño de batch, políticas de scheduling) para optimizar según tu caso de uso.

Monitoreo y observabilidad: Implementa métricas detalladas: utilización de GPU, ocupación de KV cache, distribución de latencias por percentiles, throughput por tipo de solicitud. Esto te permitirá identificar cuellos de botella y optimizar continuamente.

El futuro: Hacia donde va la optimización de LLMs

El continuous batching es solo el comienzo. La investigación avanza hacia:

Speculative decoding: Generar múltiples tokens candidatos en paralelo usando modelos más pequeños, validándolos luego con el modelo grande.

Gestión de memoria más sofisticada: Técnicas como PagedAttention que permiten fragmentar y reorganizar el KV cache dinámicamente, similar a cómo los sistemas operativos gestionan la memoria virtual.

Offloading inteligente: Mover partes del KV cache a CPU RAM o incluso disco SSD cuando la presión de memoria es alta, trayéndolas de vuelta solo cuando se necesitan.

Cuantización dinámica: Reducir la precisión del KV cache según la importancia de cada secuencia, liberando memoria sin sacrificar mucha calidad.

Conclusión

El continuous batching representa un cambio fundamental en cómo pensamos sobre la inferencia de LLMs en producción. No es solo una optimización técnica marginal: es la diferencia entre una aplicación de IA económicamente viable y una que consume recursos de manera ineficiente.

Para founders construyendo con IA, entender estas técnicas no significa que debas implementarlas desde cero. Herramientas maduras como vLLM y TGI ya las incorporan. Pero conocer los principios te permite tomar decisiones arquitectónicas informadas, optimizar costos y ofrecer mejores experiencias a tus usuarios.

La optimización de LLMs está en constante evolución. Lo que hoy es estado del arte, mañana será el estándar mínimo. Mantenerte actualizado en estas técnicas no es opcional si quieres construir aplicaciones de IA competitivas y sostenibles.

Fuentes

1. https://huggingface.co/blog/continuous_batching (fuente original)
2. https://www.anyscale.com/blog/continuous-batching-llm-inference
3. https://www.together.ai/blog/continuous-batching
4. https://github.com/vllm-project/vllm