股指杠桿多少倍:股票交流散戶群-破局算力浪費 阿里云AI成果入選頂會 GPU用量削減82%
來源：tianshengyoupei
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日期：2025-10-19 18:30:19
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近日，阿里云提出的計算池化解決方案“Aegaeon ”成功入選頂級學術會議SOSP 2025 ，該方案可解決AI模型服務中普遍存在的GPU資源浪費問題 ，大幅提升GPU資源利用率，目前其核心技術已應用在阿里云百煉平臺。
SOSP（操作系統(tǒng)原理研討會）由ACM SIGOPS主辦 ，是計算機系統(tǒng)領域頂級學術會議 ，平均每年收錄的論文數(shù)量僅有數(shù)十篇，被譽為計算機操作系統(tǒng)界的“奧斯卡 ” ，入選論文代表了操作系統(tǒng)和軟件領域最具代表的研究成果 。本屆SOSP大會上 ，系統(tǒng)軟件與AI大模型技術的融合成為新的趨勢 。
數(shù)據(jù)顯示，在阿里云模型市場為期超三個月的Beta測試中 ，Aegaeon系統(tǒng)在服務數(shù)十個參數(shù)量高達720億的大模型時 ，所需的英偉達H20 GPU數(shù)量從1192個減至213個，削減比例高達82%（見下圖）。GPU用量削減82%意味著公司硬件采購成本將顯著降低，這對于動輒使用成千上萬張GPU的大型模型服務商至關重要 。
在真實的模型服務場景中 ，少數(shù)熱門模型（如阿里的Qwen）承載了絕大多數(shù)用戶請求 ，而大量不常被調(diào)用的“長尾”模型卻各自獨占著GPU資源 。數(shù)據(jù)顯示，在阿里云模型市場中 ，曾有17.7%的GPU算力僅用于處理1.35%的請求 ，資源閑置嚴重。
而Aegaeon系統(tǒng)通過GPU資源池化，打破了“一個模型綁定一個GPU ”的低效模式 。
Token級調(diào)度是該系統(tǒng)的核心創(chuàng)新點 ，Aegaeon多模型混合服務系統(tǒng)在每次生成下一個token后動態(tài)決定是否切換模型 ，實現(xiàn)精細化管理，同時 ，通過組件復用 、顯存精細化管理和KV緩存同步優(yōu)化等全棧技術 ，Aegaeon將模型切換開銷降低97%，確保了token級調(diào)度的實時性 ，可支持亞秒級的模型切換響應 。
據(jù)介紹 ，Aegaeon系統(tǒng)支持單GPU同時服務多達7個不同模型，相比現(xiàn)有主流方案提升1.5-9倍的有效吞吐量，實現(xiàn)2-2.5倍的請求處理能力。
如何從底層系統(tǒng)軟件層面優(yōu)化 ，以更好地支撐和賦能上層AI應用 ，已成為全球?qū)W術界和工業(yè)界關注的焦點 。未來AI的發(fā)展將不僅依賴于硬件算力的單純增長，更需要通過系統(tǒng)級的軟件創(chuàng)新來深度挖掘現(xiàn)有硬件的潛力 。
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