字节跳动ByteBrain团队提出秒级推理强化学习VMR系统

6月5日,字节跳动技术团队微信公众号发文称,字节跳动ByteBrain团队主导,联合UC Merced和UC Berkeley提出了VMR²L,研发了一套基于深度强化学习的VMR系统,在保持近似最优性能的同时,将推理时间压缩至1.1秒,成功实现系统性能与工业可部署性的统一。

本工作已在系统顶会EuroSys25发表。本文两位共同一作是字节跳动ByteBrain团队的实习生,研究聚焦于长期被忽视但至关重要的虚拟机重调度(VMR)问题。VMR指的是在已有资源使用状态下,通过迁移部分已部署的VM来重组资源、降低碎片、提升整体资源利用率。

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更新时间:2025-06-07

标签:科技   字节   团队   系统   资源   发文   近似   实习生   至关重要   碎片   虚拟机

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