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Optimizing Inference of Large Language Models: Fluid-Guided Online Scheduling under Memory Constraints
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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
该研究提出了WAIT和Nested WAIT算法，以优化大型语言模型在内存限制下的推理过程，提升计算资源利用效率，显著改善数据吞吐量和延迟。
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关键要点
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该研究提出了WAIT和Nested WAIT算法，以优化大型语言模型的推理过程。
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研究解决了在内存限制下计算资源需求过高的问题。
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将推理优化视为多阶段在线调度问题，采用基于流体动力学的方法。
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算法实现了内存的高效利用，并接近最优性能。
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实验结果显示，该方法在数据吞吐量和延迟上显著改善。
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为在内存限制下有效部署大型语言模型提供了理论支持。
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