研究人员探索了使用强化学习（RL）为 AI 系统创建自适应推理批处理和路由策略。在具有可预测流量的单 GPU 场景中，RL 相较于静态批处理方法仅提供了微小的改进。然而，在具有混合请求类型和资源竞争的多 GPU 环境中，RL 代理发现了一种策略，该策略显著减少了队首阻塞，与轮询路由相比提高了 3.5 倍，与最佳启发式基线相比提高了 48%。这种自适应策略在满足服务水平协议的同时实现了更高的吞吐量和更低的延迟，表明 RL 的优势在于复杂的、多资源的决策制定。 AI
影响 展示了强化学习在复杂、多资源环境中显著提高 AI 推理效率的潜力。
排序理由 详细介绍强化学习在优化 AI 推理基础设施方面新应用的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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