异构GPU集群上深度学习工作负载调度的优化

这篇ArXiv论文探讨了在异构GPU集群内优化深度学习工作负载调度，很可能利用混合学习和优化技术。 侧重于动态调度表明，试图提高资源利用率并减少DL任务的执行时间。

• •解决了在不同GPU架构上调度DL工作负载的挑战。
• •采用混合学习技术，可能将机器学习与优化方法相结合。
• •专注于动态调度，旨在适应不断变化的工作负载需求和资源可用性。