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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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