用于優(yōu)化人工智能（AI）和大語言模型（LLM）部署的綜合多層網(wǎng)絡(luò)框架,，該框架旨在通過分布式計算來滿足現(xiàn)代AI應(yīng)用的需求,，尤其是由LLM驅(qū)動的應(yīng)用。


基于Transformer的大語言模型（LLM）在多層計算環(huán)境中的分布式部署架構(gòu),，旨在通過并行處理優(yōu)化邊緣計算中的效率和性能,。核心思想是將LLM模型分割并在不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上并行處理,，以降低延遲和提高計算效率。


隨著大語言模型（LLM）規(guī)模的不斷擴大,，單節(jié)點計算已無法滿足大部分LLM的需求,，分布式計算成為必然趨勢。該研究提出的多層級多節(jié)點調(diào)度框架為高效利用分布式資源提供了理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持,，并通過動態(tài)資源管理和智能調(diào)度策略,，有效解決了資源利用率低,、通信開銷大的問題，為更大規(guī)模,、更復(fù)雜的AI模型部署和更低時延的協(xié)作式AI計算奠定了基礎(chǔ),。


論文標題：Multi-Tier Multi-Node Scheduling of LLM for Collaborative AI Computing。


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