近日,阿里云提出的计算池化解决方案“Aegaeon ”成功入选顶级学术会议SOSP 2025 ,该方案可解决AI模型服务中普遍存在的GPU资源浪费问题,大幅提升GPU资源利用率,目前其核心技术已应用在阿里云百炼平台。
SOSP(操作系统原理研讨会)由ACM SIGOPS主办 ,是计算机系统领域顶级学术会议,平均每年收录的论文数量仅有数十篇,被誉为计算机操作系统界的“奥斯卡” ,入选论文代表了操作系统和软件领域最具代表的研究成果 。本届SOSP大会上,系统软件与AI大模型技术的融合成为新的趋势。
数据显示,在阿里云模型市场为期超三个月的Beta测试中 ,Aegaeon系统在服务数十个参数量高达720亿的大模型时,所需的英伟达H20 GPU数量从1192个减至213个,削减比例高达82%(见下图)。GPU用量削减82%意味着公司硬件采购成本将显著降低,这对于动辄使用成千上万张GPU的大型模型服务商至关重要 。
在真实的模型服务场景中 ,少数热门模型(如阿里的Qwen)承载了绝大多数用户请求,而大量不常被调用的“长尾”模型却各自独占着GPU资源。数据显示,在阿里云模型市场中 ,曾有17.7%的GPU算力仅用于处理1.35%的请求,资源闲置严重。
而Aegaeon系统通过GPU资源池化,打破了“一个模型绑定一个GPU ”的低效模式 。
Token级调度是该系统的核心创新点 ,Aegaeon多模型混合服务系统在每次生成下一个token后动态决定是否切换模型,实现精细化管理,同时 ,通过组件复用 、显存精细化管理和KV缓存同步优化等全栈技术,Aegaeon将模型切换开销降低97%,确保了token级调度的实时性 ,可支持亚秒级的模型切换响应。
据介绍,Aegaeon系统支持单GPU同时服务多达7个不同模型,相比现有主流方案提升1.5-9倍的有效吞吐量,实现2-2.5倍的请求处理能力。
如何从底层系统软件层面优化 ,以更好地支撑和赋能上层AI应用,已成为全球学术界和工业界关注的焦点 。未来AI的发展将不仅依赖于硬件算力的单纯增长,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。
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