技术博客

本文介绍了一种基于自研算力资源管理与调度技术的GPU降本实践。针对文本到语音、机器翻译、语义理解、排序重排及特征嵌入等场景中大量小型推理任务普遍存在GPU利用率低的问题，该技术通过精细化资源调度与模型共享机制，显著提升单卡资源复用率，实现GPU资源浪费大幅减少。在实际部署中，小任务推理平均GPU显存占用率由不足30%提升至75%以上，单位任务算力成本下降超40%。