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基于Chiron的用于大型语言模型服务的层次自适应扩展
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内容提要
本研究提出Chiron自适应扩展器，优化云服务中大型语言模型的服务水平目标（SLO），通过排队大小、利用率和SLO的层次反压估计，使SLO达成率提高90%，GPU效率提升70%。
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关键要点
- 本研究提出Chiron自适应扩展器，优化云服务中大型语言模型的服务水平目标（SLO）。
- Chiron利用排队大小、利用率和SLO的层次反压估计来提高SLO达成率。
- 实验结果表明，Chiron在SLO达成率上提高了90%。
- Chiron还提升了GPU效率，达到70%。
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