阿里云推出全新AI计算解决方案:大模型所需GPU狂降82%!
- 发表时间:2026-03-22 08:01:35
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摘要通过组件复用、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了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。
【机床商务网栏目 科技动态】10月21日消息,在近日于韩国首尔举办的顶级学术会议SOSP 2025(操作系统原理研讨会)上,阿里云发布了其“Aegaeon”计算池化解决方案。
【机床商务网栏目 科技动态】10月21日消息,在近日于韩国首尔举办的顶级学术会议SOSP 2025(操作系统原理研讨会)上,阿里云发布了其“Aegaeon”计算池化解决方案。
Aegaeon方案的核心在于解决AI模型服务中普遍存在的GPU资源浪费问题,尤其针对那些需求突发或不可预测的大型语言模型。
它打破了传统的“一个模型绑定一个GPU”的低效模式,而是在Token级别虚拟化GPU访问,这意味着单个GPU可以被多个不同模型共享服务,实现精细化的资源调度。
阿里云Aegaeon系统作为一种推理时间调度器,它能在每次生成下一个token后,动态决定是否切换模型,从而将微小的工作片段安排到共享池中。
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了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。
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NVIDIA H20 GPU数量从1192个锐减至213个,削减比例高达82%。
GPU用量的大幅削减,对于硬件采购成本高昂的大型模型服务商而言,意味着成本将显著降低。
目前,这项核心技术已成功应用在阿里云百炼平台。
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