RPS-Serve提出多模态LLM模态感知调度框架
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RPS-Serve提出多模态LLM模态感知调度框架
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AI 综述
Konstantinos Papaioannou等人提出模态感知调度框架RPS-Serve，旨在解决多模态大语言模型推理中的异构干扰问题。 该框架引入“岩石-鹅卵石-沙子”抽象，将视频、图像和文本分别类比，利用轻量级聚类对请求进行分类，并采用基于老化技术的优先级调度策略。 实验显示，相比分解式系统，RPS-Serve在平均性能上提升GPU利用率65%，并将首字延迟（TTFT）最高降低9.3倍。
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最新进展10月30日 12:00
RPS-Serve：面向多模态LLM推理的模态感知调度框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv · AIRPS-Serve：面向多模态LLM推理的模态感知调度框架
RPS-Serve 是一种模态感知调度框架，通过“岩石-鹅卵石-沙子”抽象解决多模态推理中的异构干扰。 该系统利用轻量级聚类将请求分类，并采用基于老化技术的优先级调度，相比分解式系统在平均性能上提高 GPU 利用率 65%，降低 TTFT 高达 9.3 倍。
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