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The Impact of Scheduling and Preemption on the Efficiency of LLM Inference Services
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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
本研究探讨了大型语言模型推理服务的调度和抢占对效率的影响。通过INFERMAX分析框架比较不同调度器，发现主动抢占请求可降低GPU成本30%，为高效推理系统提供了新的部署策略。
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关键要点
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本研究探讨了大型语言模型推理系统的可扩展性挑战，特别是调度器性能差异和不可预测的性能问题。
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提出了INFERMAX分析框架，通过对比各种调度器，提供深入分析和新见解。
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研究发现，主动抢占请求可以将GPU成本降低30%。
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为高效推理系统提供了成本有效的部署和开发策略。
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