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Adaptive Scheduling for Large-Scale Inference on Heterogeneous Accelerator Systems: Balancing Cost, Performance, and Resilience
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种硬件无关的控制循环，旨在满足生成性AI工作负载的可扩展推断需求。该系统能够根据实时成本和容量信号，在异构加速器之间自适应分配请求，动态切换优化模式，以有效利用计算资源，确保低延迟和高吞吐量。
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关键要点
- 本研究提出了一种硬件无关的控制循环，旨在满足生成性AI工作负载的可扩展推断需求。
- 该系统能够根据实时成本和容量信号，在异构加速器之间自适应分配请求。
- 通过动态切换成本优化和容量优化模式，该框架能够有效利用计算资源。
- 研究表明，该系统确保低延迟和高吞吐量，帮助组织在加速器容量有限的情况下高效扩展生成性AI工作负载。
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