动态批处理（Dynamic Batching）是一种人工智能模型推理优化技术，它允许系统根据输入数据的实际特性（如序列长度）动态调整批次大小，以最大化计算资源利用率和处理效率。与静态批处理的固定大小不同，动态批处理能够自适应变长输入，例如自然语言处理中的句子或图像识别中的对象尺寸，从而减少硬件空闲时间、提升吞吐量并降低延迟。
在AI产品开发的实际落地中，动态批处理被广泛应用于在线服务场景，如实时聊天机器人、推荐系统或语音识别应用。通过智能分组相似特征的输入，它可以显著提高每秒查询处理能力、优化响应时间并降低硬件成本，这对于大规模部署的AI产品至关重要，直接影响用户体验和商业效益。
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