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近日,特斯联针对大语言模型(LLM)在多层云边网络中的部署挑战,以及传统调度方法的不足,提出了一种两阶段的多层多节点LLM调度算法。该研究成果由特斯联首席科学家、香港科技大学(广州)信息枢纽物联网学域教授,杨旸博士及其课题组发布,目前已被通信领域权威国际会议INFOCOM (CCF-A) 收录。实验结果表明,该解决方案的吞吐量较传统调度方法提高9.1%-26.3%,能够在多层网络中实现LLM的高效部署,并显著提高系统性能。 原文摘录: 大语言模型(LLM)因其在理解和响应指令方面的高级能力而受

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