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Ascendra: Dynamic Request Prioritization for Efficient Large Language Model 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
本研究提出Ascendra系统，旨在解决大语言模型服务中的优先级冲突问题。该系统通过动态分配GPU资源，实现高吞吐量与低延迟的平衡，吞吐量提升最多可达1.7倍。
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关键要点
- 本研究提出Ascendra系统，旨在解决大语言模型服务中的优先级冲突问题。
- Ascendra系统通过动态分配GPU资源，实现高吞吐量与低延迟的平衡。
- 系统吞吐量提升最多可达1.7倍。
- Ascendra结合低优先级和高优先级实例，成功满足不同服务水平目标（SLOs）。
- 实验评估显示，Ascendra在满足时间到第一个标记（TTFT）和标记间时间（TBT）的SLOs的同时，显著提高了系统性能。
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