予測可能なレイテンシを備えたML推論スケジューリング

この研究は、機械学習モデルのデプロイにおける重要な側面、つまり一貫したパフォーマンスの確保を探求しています。推論スケジューリングに焦点を当てることで、この論文はおそらく、レイテンシの変動を最小限に抑えるための技術に取り組み、リアルタイムアプリケーションにとって不可欠な要素を扱っています。

• •ML推論におけるレイテンシの問題に対処。
• •予測可能性を向上させるためのスケジューリング技術に焦点を当てる。
• •一貫したパフォーマンスが重要なリアルタイムアプリケーションに関連する可能性あり。