IXThinker·2025-07-25 18:30上交大LLMSched優化AI流程調度 提速79%
上海交通大學朱怡飛教授團隊聯合江行智能提出調度框架LLMSched，優化複合LLM應用的集群調度，任務執行效率最高提升79%。
複合LLM調度難
複合LLM應用結合大模型與外部工具、API或其他模型，構成多階段工作流。此類任務運行時長不確定、工作流結構多變，對現有集群調度算法構成極大挑戰，嚴重影響執行效率。
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