微软研究院发布LLM推理模拟器GAUSS论文
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微软研究院发布LLM推理模拟器GAUSS论文
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AI 综述
微软研究院作者团队发布论文，提出工作负载感知的分析式与蒙特卡洛模拟器 GAUSS，用于预测 LLM 推理服务的首 token 延迟（TTFT）与 token 间隔（TBT）的完整分布，以及可持续请求速率。 GAUSS 的预测针对给定的工作负载、推理引擎和加速器组合进行。
AI 根据报道生成 · 47 分钟前更新
最新进展10月31日 12:00
GAUSS：面向 LLM 推理服务的工作负载感知分析与蒙特卡洛模拟器报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIGAUSS：面向 LLM 推理服务的工作负载感知分析与蒙特卡洛模拟器
GAUSS 是一个工作负载感知的分析式与蒙特卡洛模拟器，可针对给定工作负载、引擎和加速器，预测 TTFT 与 TBT 的完整分布及可持续请求速率。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。