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内容提要
Tensor Fusion是一种针对GPU集群的虚拟化和资源池解决方案，旨在提升集群利用率和降低推理延迟。它支持动态GPU池、低延迟推理、自动扩展和调度，适合高推理密度和多租户环境，有效处理多模型和多租户工作负载。
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关键要点
- Tensor Fusion是一种针对GPU集群的虚拟化和资源池解决方案。
- 旨在提升集群利用率和降低推理延迟。
- 支持动态GPU池、低延迟推理、自动扩展和调度。
- 适合高推理密度和多租户环境。
- 有效处理多模型和多租户工作负载。
- 动态GPU池将物理GPU划分为可共享的虚拟池，按需分配给推理任务。
- 低延迟推理路径优化上下文加载和内存重用，减少冷启动和模型切换开销。
- 实时扩展和调度任务，基于负载和优先级进行调整。
- 支持多模型和多租户，提供良好的隔离和并发处理能力。
- 适用于大规模LLM推理平台，提高并发吞吐量，降低运营成本。
- 服务导向的多模型部署，需热模型切换和内存重用。
- 混合边缘云部署，需要高效的推理运行时以支持长时间运行的代理。
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