研究人员开发了WeCAN，一个新颖的强化学习框架，旨在优化大规模计算系统中定向无环图（DAG）的调度。该框架解决了生成过程带来的任务池兼容性和最优性差距等挑战。WeCAN采用两阶段单次设计，生成任务池分数和全局参数，然后进行调度构建映射。在TPC-H查询DAG和ML编译器计算图上的实验表明，WeCAN在完成时间方面优于现有基线，同时保持了具有竞争力的推理时间。 AI
排序理由 该集群包含一篇关于DAG调度新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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