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值得注意的是，在服务端，资源调度的精细度决定成本底线。阿里云推出的Aegaeon多模型服务系统，是对云端资源使用效率的深度挖掘。传统系统按请求调度，易产生阻塞；Aegaeon则实现了“标记粒度”的自动伸缩，允许GPU在生成一个标记的微小间隙立即切换服务目标。结合高效的组件复用与内存管理，该系统将GPU资源池利用率从不足34%提升至48%，在内部部署中明显减少GPU需求，使同时运行成千上万模型成为经济可行的选择。
从另一个角度来看，chain of jump LUTs, but I struggled to justify the added complexity after benchmarking it and finding it to only be about 20-30%
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