Glossar · AIZuletzt aktualisiert: 18. August 2026

Was ist Continuous Batching?

Dabei handelt es sich um eine Optimierungsmethode, die es Modellen der künstlichen Intelligenz ermöglicht, eingehende Anfragen kontinuierlich und flüssig zu verarbeiten, ohne zu warten.

Definition

Normalerweise verarbeiten KI-Modelle Anfragen stapelweise und warten, bis ein Stapel abgeschlossen ist. Die kontinuierliche Gruppierungsmethode ermöglicht es dem System, neue eingehende Anforderungen in den Prozess einzubeziehen, bevor der aktuelle Prozess abgeschlossen ist. Auf diese Weise erhalten Nutzer schneller und ohne Wartezeit Antworten.

Analogie: Es ist wie ein Koch in einem Restaurant, der die Kochbestellungen für jeden Tisch aufrechterhält, anstatt nur das gesamte Essen für einen Tisch aufzuessen und dann zum nächsten überzugehen.

So funktioniert es

Sobald die Verarbeitungskapazität des Modells erschöpft ist, werden neue in der Warteschlange wartende Anforderungen sofort in das System eingespeist. Dadurch wird sichergestellt, dass die Hardware-Ressourcen jederzeit mit voller Effizienz arbeiten.

Wo es eingesetzt wird

Es wird im Hintergrund von Chatbots wie ChatGPT und in stark frequentierten Diensten der künstlichen Intelligenz eingesetzt.

Häufig verwechselt mit

Es kann sein, dass man es nur mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit verwechselt, aber bei dieser Methode geht es speziell um Effizienz.

Häufige Fragen

Warum ist es wichtig?

Es verkürzt die Wartezeit der Benutzer und senkt die Serverkosten.

Ist es für jedes Modell verfügbar?

Nein, dies ist im Allgemeinen eine Funktion fortschrittlicher Inferenz-Engines.