研究人员开发了一种名为POLCA的新型功率控制系统,用于分离式LLM服务,旨在优化能效和延迟。与英伟达的Max-Q等现有方法不同,后者只能带来适度的收益并可能增加延迟,POLCA采用了一种相位解耦和模型校准的方法。该系统允许预填充和解码通道以独立的功率设置运行,从而在每焦耳的令牌数方面取得显著改进,并减少端到端延迟,尤其对于专家混合(MoE)模型而言。 AI
影响 优化LLM服务基础设施,可能降低大型模型运营成本并改善响应时间。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM服务新技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- CatalyzeX
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Infosys
- Max-Q
- Nvidia
- Nvidia B200
- Polca
- Qwen3-235B-A22B
- Qwen3-Coder 480B
- ScienceCast
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