研究者提出多模态推理调度框架RPS-Serve
热点事件持续更新
研究者提出多模态推理调度框架RPS-Serve
1 篇报道1 个报道来源12 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Konstantinos Papaioannou 与 Thaleia Dimitra Doudali 提出模态感知的多模态大模型推理调度框架 RPS-Serve，把视频、图像、文本分别比作岩石、鹅卵石和沙子，让轻量文本请求快速穿过重负载请求。 该框架先估算每个请求的 GPU 准入成本，再用轻量聚类分类，并结合带 aging 的优先级调度。作者称，在 SOTA 多模态大模型上，相比基于分离（disaggregation）的多模态系统，该框架将 GPU 利用率提升 65%、TTFT 最多降低 9.3 倍。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月31日 12:00
RPS-Serve：面向多模态大语言模型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31日
- arXiv cs.AIRPS-Serve：面向多模态大语言模型推理的模态感知调度框架
研究者提出模态感知调度框架 RPS-Serve，将视频、图像、文本分别视为岩石、鹅卵石和沙子，让轻量文本请求快速穿过重负载请求。该框架通过估算每个请求的 GPU 准入成本并用轻量聚类分类，再结合带 aging 的优先级调度，在 SOTA MLLM 上相比基于分离（disaggregation）的多模态系统将 GPU 利用率提升 65%、TTFT 最多降低 9.3 倍。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 7
- 可比范围峰值
- 810月31日 22:00
- 近 24 小时变化
- –
02468
22:0023:0011月1日
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。