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Hierarchical Autoscaling for Large Language Model Serving Based on Chiron
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内容提要
本研究提出了名为Chiron的自适应扩展器，旨在优化云服务中大型语言模型的自适应扩展，特别是服务水平目标（SLO）。Chiron通过排队大小、利用率和SLO的层次反压估计，显著提高了SLO达成率90%和GPU效率70%。
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关键要点
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Chiron是一种自适应扩展器，旨在优化云服务中大型语言模型的自适应扩展。
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该研究特别关注服务水平目标（SLO）的优化。
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Chiron通过排队大小、利用率和SLO的层次反压估计来提高性能。
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实验结果显示，Chiron在SLO达成率上提高了90%，GPU效率提高了70%。
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