Research#llm🔬 Research分析: 2026年1月4日 10:44

通过GPU内部调度和资源共享实现分布式多阶段MLLM推理

发布:2025年12月19日 13:40
1分で読める
ArXiv

分析

这篇来自ArXiv的研究论文侧重于提高多阶段大型语言模型（MLLM）推理的效率。它探索了分解推理过程并优化GPU内资源利用的方法。这项工作的核心可能围绕着调度和资源共享技术，以增强性能。

引用

“该论文可能提出了针对MLLM推理的新型调度算法或资源分配策略。”

较旧

Calibration of the jet energy scale and resolution of small-radius jets using semileptonic $t\bar{t}$ events with the ATLAS detector

较新

Dense Associative Memories with Analog Circuits

相关分析

Research

人类AI检测

2026年1月4日 05:47

Research

侧重于实现的深度学习书籍

2026年1月4日 05:49

Research

个性化 Gemini

2026年1月4日 05:49

来源: ArXiv