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Karush--Kuhn--Tucker (KKT)
Karush--Kuhn--Tucker (KKT)
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PowerSlider 系统在功率限制波动下优化 LLM 服务
一个名为 PowerSlider 的新系统已被开发出来，用于在波动的功率限制下优化 LLM 服务，这是由于需求响应要求，在 AI 推理集群中常见的问题。与优化静态能源或削减固定优先级层级的现有系统不同，PowerSlider 利用了 LLM 工作负载中的相位不对称性。它将预填充、思考和回答阶段进行分解，允许对每个阶段进行频率和 KV 缓存控制，以在功率受限时最大限度地减少性能损失。该系统利用了一种新颖的 Flex SLO 合约和一个可…
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新的dXPP框架通过二次规划求解器增强了微分能力
研究人员推出了一种新颖的基于惩罚的框架dXPP，旨在改进通过黑盒二次规划（QP）求解器进行的微分过程。该方法将QP求解与微分步骤解耦，与依赖于Karush--Kuhn--Tucker（KKT）系统的传统方法相比，提供了更高的计算效率和数值鲁棒性。在包括投资组合优化在内的各种QP任务上的实证评估表明，dXPP在大型问题上实现显著加速的同时，与现有方法相比具有竞争力。