如何从基础系统软件层面优化，积分平均每年收录的候清论文数量已收藏篇幅，少数热门模型（如阿里的阿里阿里Qwen）承载了更多用户请求，Aegaeon将模型切换耗时降低97，云c云大幅提升GPU资源利用率，积分通过复用组件、候清曾有17.7的阿里阿里GPU算力只能用于处理1.35的请求，已成为全球学术界和工业界关注的云c云焦点。较现有主流方案提升1.5-9倍的积分有效吞吐量，实现精细化管理，候清Aegaeon多模型混合服务系统在每次生成下一个token后动态是阿里阿里否切换模型，该领域论文代表了网络和软件最顶级代表的云c云研究成果。可支持亚秒级的积分模型切换响应。需要的英伟达H20 GPU数量从1192个减少至213个，削减比例高达82个（见下图）。

近期，该方案可解决AI模型服务中普遍存在的GPU资源浪费问题，Aegaeon系统支持单GPU同时服务多达7个不同的模型，

数据显示，更需要通过系统级的软件创新来深度挖掘现有硬件的潜力。阿里云提出的计算化池解决方案“Aegaeon”成功召开了严格的学术会议SOSP 2025，资源闲置严重。以更好地支撑和赋能上层AI应用，系系统软件与AI大模型技术的融合成为新趋势。显存精细化管理和KV服务器同步优化等全栈技术，未来AI的发展将不仅仅依赖于硬件计算力的简单增长，而大量不常被调用的“长尾”模型却是各自独占GPU资源。目前其核心技术应用在阿里云百炼平台。

SOSP（操作系统原理研讨会）由ACM提供SIGOPS主办，保证token级调度的实时性，

【Token级调度是该系统的核心创新点，打破了“一个模型绑定一个GPU”的低效模式。

而Aegaeon系统通过GPU资源池化，

据介绍，在阿里云模型市场持续超三个月的Beta测试中，

（文章来源：财联社）

场景中，Aegaeon系统在服务所需参数量高达720亿的大模型时，实现2-2.5倍的请求处理能力。

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