# Kévin GUIOT — /blog/serving-multiple-users-continuous-batching-llm-inference # Serving Multiple Users at Once : Comment le Continuous Batching optimise l’inférence LLM Kévin GUIOT · 2026-06-04 · 6 min · Architecture **L’inférence simultanée de modèles de langage de grande taille (LLM) pose des défis d’ordonnancement, de latence et d’utilisation des ressources. L’approche du continuous batching permet d’optimiser le débit et la réactivité du service, tout en assurant une gestion dynamique des requêtes concurrentes.** ## Introduction L’inférence simultanée de modèles de langage de grande taille (LLM) soulève des problématiques d’ordonnancement, de latence et d’optimisation des ressources. La gestion efficace de multiples requêtes utilisateurs nécessite une architecture adaptée, capable de traiter des lots dynamiques tout en maintenant la qualité de service. * * * # Serving Multiple Users at Once : Comment le Continuous Batching optimise l’inférence LLM * * * ## Problématique de l’inférence concurrente L’exécution de plusieurs requêtes sur un LLM impose de traiter des lots de tailles variables, ce qui rend l’ordonnancement complexe et impacte la latence. La synchronisation des requêtes et la gestion du GPU sont des axes structurants pour garantir la performance via une logique de [DevOps & Infrastructure](/services/devops-infrastructure). > La capacité à regrouper dynamiquement les requêtes permet d’exploiter au mieux les ressources matérielles tout en limitant le temps d’attente moyen. * * * ## Continuous Batching : principes et cycle de vie Le continuous batching consiste à agréger en temps réel les requêtes entrantes pour former des lots, lesquels sont traités dès qu’un seuil est atteint. Cette évolution implique une orchestration fine du flux de requêtes, une gestion dynamique de la mémoire et une allocation flexible du GPU, ce qui nécessite une couche d’[Automatisation](/services/automatisation) robuste. Étape Description File d’attente Agrégation des requêtes entrantes Seuil de déclenchement Lancement du lot dès seuil atteint Traitement LLM Exécution du lot sur le GPU Décodage Génération des sorties pour chaque requête Libération mémoire Nettoyage et préparation du prochain lot * * * ## Impacts techniques et gestion des ressources Plusieurs impacts techniques apparaissent : * Réduction de la latence moyenne * Maximisation du débit GPU * Complexité du scheduling dynamique * Nécessité de gérer l’ordre de restitution Chaque étape du pipeline doit être monitorée et orchestrée par une solution d’[Intégration API](/services/integration-api) pour garantir la cohérence et la traçabilité des traitements. > Le continuous batching améliore significativement le throughput sans sacrifier la qualité de service, mais il exige une gestion rigoureuse des files et des priorités. * * * ## Implémentation et bonnes pratiques L’implémentation d’un continuous batching efficace s’appuie sur : * Une file d’attente concurrente asynchrone * Un ordonnanceur dynamique * Un découpage mémoire optimisé * Un suivi métrique précis La coordination entre ces composants doit être assurée par une couche de [Maintenance & Support](/services/maintenance-support) afin de garantir la stabilité opérationnelle. * * * ## Cas d’usage et perspectives Cette approche s’applique aux serveurs LLM multi-utilisateurs, aux API de génération de texte et aux plateformes SaaS d’inférence. Un changement d’architecture s’observe dans la manière dont les requêtes sont traitées, permettant d’atteindre des niveaux de scalabilité auparavant inaccessibles grâce à une stratégie de [Sites Web sur mesure](/services/sites-web-sur-mesure) adaptée. Cas d’usage Bénéfices attendus API LLM multi-utilisateurs Débit élevé, latence réduite Génération de texte en SaaS Scheduling dynamique, robustesse Plateforme IA conversationnelle Scalabilité, gestion fine du GPU * * * > La généralisation du continuous batching dans l’inférence LLM implique une évolution des pratiques d’architecture, où la gestion dynamique des lots devient un levier majeur d’optimisation.