批处理是什么？把任务攒成一批集中处理

批处理（Batch Processing）是一种把大量的数据或任务收集起来，按批次集中地、自动地进行处理的方式，处理过程中不需要人工逐个地干预。与之相对的是实时处理或流处理：每来一条数据就立即处理一条。

它的由来

批处理的历史可以追溯到计算机的早期。在 20 世纪 50 到 60 年代，计算机非常昂贵，操作人员会把许多用户的程序和数据，通常记录在穿孔卡片上，收集成一批，依次输入计算机自动运行，以充分利用宝贵的计算机时间。用户提交任务之后，往往要等上几个小时甚至一天才能拿到结果。今天，批处理依然是数据处理中最基本、最常用的方式之一。

典型的应用

银行和金融：银行在每天营业结束后，集中处理当天的所有交易，进行账务结算、计算利息、生成对账单。数据仓库和数据分析：企业每天夜间把各个业务系统的数据抽取出来，进行清洗、转换，加载到数据仓库中，这个过程叫 ETL，然后生成各种业务报表，第二天一早管理人员就能看到前一天的经营数据。工资发放：每月集中计算所有员工的工资。日志分析：定期汇总分析网站的访问日志。大数据处理：Hadoop 的 MapReduce、Spark 等框架被广泛用于对海量数据进行批量处理。

优缺点

批处理的优点是效率高：集中处理可以充分地利用计算资源，减少频繁启动任务的开销；可以安排在夜间等系统空闲的时段运行，不影响白天的业务；适合处理海量的数据；处理流程稳定，便于管理和出错后重新运行。它的缺点是有延迟：数据要等到批次处理完成后才能得到结果，不适合需要即时响应的场景，比如信用卡的实时反欺诈、实时推荐。对于这类需求，需要使用 Flink、Kafka Streams 等流处理技术。如今，很多系统同时使用批处理和流处理，各取所长。

在机器学习和 AI 中

在机器学习中，“批处理”还有一层特定的含义：把多个样本组成一个批次（batch），一起送进模型进行计算。在训练时，每次用一个批次的数据计算梯度、更新参数；批次的大小是一个重要的超参数。GPU 擅长大规模的并行计算，一次处理一批数据比一个一个地处理效率高得多。在大模型推理服务中，把多个用户的请求组合成批次一起处理，能显著提高 GPU 的利用率，降低每个请求的成本，“连续批处理”等技术可以在请求不断到来和完成的过程中动态地组合批次。

此外，很多大模型服务商还提供“批处理接口”：用户把大量不需要立即得到结果的请求一次性提交，服务商在接下来的一段时间内，比如 24 小时内，完成处理，价格通常比实时调用便宜很多，适合大规模的数据标注、内容生成和评测等任务。