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St. John Fisher University

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  1. TOOL · CL_254285 ·

    机器学习模型提高网格作业调度效率

    arXiv上发表的一篇新研究论文详细介绍了一种用于网格计算环境中预测作业运行时间的机器学习方法。该研究侧重于使用GWA-T-4 AuverGrid工作负载跟踪进行防泄露、感知调度器的预测。研究人员发现,CatBoost(一种梯度提升算法)在经过时间验证调优后,取得了最佳性能,R^2值为0.239。模拟显示,与先到先服务的方法相比,使用这些预测进行作业调度可以将平均等待时间减少50%以上。

  2. RESEARCH · CL_62066 ·

    DriftSched 通过自适应调度提高 LLM 推理效率

    研究人员开发了 DriftSched,一个旨在提高大型语言模型多租户 GPU 推理效率的框架。该系统通过使用自适应偏差校正将估计误差减少 40% 以上,解决了运行时令牌漂移(实际输出长度偏离初始估计)的挑战。实验表明,最短作业优先 (SJF) 调度策略与 DriftSched 结合使用可显著降低延迟,中位数端到端延迟下降约 42%。该框架还包括一个用于运行时反馈驱动漂移补偿的机制,以及一个用于评估共享 GPU 基础设施上 QoS 感知…