批量推理（Batch Inference）是指在人工智能模型的推理阶段，将多个输入数据样本组合成一个批次（batch），并一次性处理这些样本的方法。这种方法通过利用GPU等并行计算硬件的特性，显著提升处理效率和系统吞吐量，相比逐个推理（online inference）能更有效地优化计算资源使用，同时保持预测准确性。
在AI产品开发的实际落地中，批量推理广泛应用于需要高效处理大规模数据的场景，例如推荐系统的离线预测、批量图像识别服务或大数据分析流水线。AI产品经理在部署系统时，可通过合理设置批次大小来平衡延迟、成本和性能，实现大规模服务的经济性和可扩展性。
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