RPS-Serve：模态感知的多模态大模型推理调度框架
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RPS-Serve：模态感知的多模态大模型推理调度框架
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AI 综述
研究者 Papaioannou 与 Doudali 提出 RPS-Serve，一种面向多模态大语言模型（MLLM）推理的模态感知调度框架，将视频、图像、文本请求分别比作石头、鹅卵石和沙子进行分类调度。据论文称，与基于解耦的多模态系统相比，RPS-Serve 平均可将 GPU 利用率提高 65%，并最多将首 token 时间（TTFT）缩短 9.3 倍。 技术上，框架通过轻量聚类估计每个请求的 GPU 准入成本，并采用带老化的优先级调度，以缓解大请求对 GPU 的独占阻塞。
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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
研究者提出 RPS-Serve，一种针对多模态大语言模型（MLLM）推理的模态感知调度框架，将视频、图像、文本请求分别比作石头、鹅卵石和沙子进行分类调度。它通过轻量聚类估计每请求的 GPU 准入成本，并采用带老化的优先级调度，缓解大请求对 GPU 的独占阻塞。
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