待验证50% 置信事实精确时间
Colocate 调度将 rollout 和 training 放在同一组 GPU 上交替执行，会互相争抢显存与算力且必须严格串行。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
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相关事实
待验证传统推理将 Prefill 阶段和 Decode 阶段放在同一组 GPU 上串行执行，导致两类工作负载互相干扰，GPU 利用率难以最优化76% 相似待验证多 GPU 训练支持自动设备分配，能将更大的模型拆分到多张显卡上运行73% 相似待验证多节点管理在架构上类似轻量级 GPU 集群调度，通过统一控制面汇聚多台机器算力并按需分发推理任务69% 相似待验证矩阵-向量乘法等一阶方法运算天然适合在 GPU 上并行执行，而内点法依赖矩阵分解难以利用 GPU 大规模并行能力68% 相似待验证智能体式 GPU 编程的核心思路是让 LLM 智能体承担编写和调优底层代码的重复性劳动，通过生成候选 kernel、编译运行、读取性能反馈、再迭代优化形成闭环67% 相似
引用此条事实
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