GPU内部のスケジューリングとリソース共有による、分散型マルチステージMLLM推論の実現
分析
この論文は、ArXivからのもので、マルチステージ大規模言語モデル（MLLM）の推論効率の向上に焦点を当てています。推論プロセスを分散化し、GPU内のリソース利用を最適化する方法を探求しています。この研究の核心は、パフォーマンスを向上させるためのスケジューリングとリソース共有技術にあると考えられます。
参照
“この論文は、MLLM推論向けに調整された新しいスケジューリングアルゴリズムまたはリソース割り当て戦略を提示している可能性があります。”