基于云端部署的GPT模型的资源管理：挑战、解决方案与未来发展
摘要：在云计算环境（例如Azure）上广泛采用大型语言模型（LLM），如生成预训练转换器（GPT），导致对资源的巨大需求增加。这种需求激增给云资源管理带来了重大挑战。本文旨在通过首先确定基于GPT模型的资源管理的独特特点，突出这些挑战。在此基础上，分析了GPT模型部署在云上时面临的具体挑战，并提出相应的潜在解决方案。为了促进有效的资源管理，我们引入了一个全面的资源管理框架，并提供了专门为基于GPT模型设计的资源调度算法。此外，我们还深入探讨了基于GPT模型的资源管理的未来方向，突出了进一步探索和改进的潜在领域。通过这项研究，我们旨在为在云中部署的基于GPT模型的资源管理提供有价值的见解，并促进其对GPT模型和应用的可持续发展。
作者：Yongkang Dang, Minxian Xu, Kejiang Ye
论文ID：2308.02970
分类：Distributed, Parallel, and Cluster Computing
分类简称：cs.DC
提交时间：2023-08-08