概述
本示例演示了使用独立上下文序列（Context Sequences）对多个 LLM 请求进行并发执行，这是构建可扩展 AI 代理系统的关键技术。
性能问题
顺序处理（慢）
并行处理（快）
性能提升：2 倍加速！
核心概念：上下文序列
单序列 vs. 多序列
关键洞察：模型权重是共享的（内存高效），每个序列拥有独立的历史记录，序列可以并行处理。
并行处理的工作原理
Promise.all 模式
执行时间线
GPU 批处理
为什么批处理很重要
权衡取舍
| 小批次（如 128） | 大批次（如 2048） | |
|---|---|---|
| 内存占用 | 更低 | 更高 |
| 灵活性 | 更灵活 | 较低 |
| 吞吐量 | 较慢 | 更快 |
| GPU 利用率 | 不足 | 充分 |
最佳平衡点：消费级 GPU 通常为 512-1024。
架构模式
模式 1：多用户服务
模式 2：多代理系统
资源管理
内存分配
内存公式
所需显存 = 模型 + 上下文 + (序列数 x KV缓存)
实际场景
💬
聊天机器人服务
100 个用户：顺序处理 200 秒 vs 并行处理（10 序列）20 秒，10 倍加速。
📊
批量分析
1000 份文档：顺序 50 分钟 vs 并行（8 序列）6.25 分钟，8 倍加速。
🤖
多代理协作
规划者、分析者、执行者协同工作，快速决策而非依次等待。
限制与注意事项
- 上下文容量共享：序列越多 = 每个序列的历史越少
- CPU 与 GPU 并行：GPU 实现真正的并行处理，CPU 交替处理
- 并非总是更快：仅对独立请求有帮助，对依赖请求无帮助
实用公式
加速比
加速比 = min(序列数量, 可用显存 / 每个序列的内存, GPU 计算限制)
通常：设计良好的系统可实现 2-10 倍加速。