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2025年10月18日，在韩国首尔举办的第31届操作系统原理研讨会（SOSP）上，阿里云发布的“Aegaeon”计算池化解决方案研究成果成功入选。
该方案创新性地解决了AI模型服务中普遍存在的GPU资源浪费问题，在阿里云模型市场测试中，实现了英伟达GPU用量大幅削减82%的显著成效。
SOSP（操作系统原理研讨会）由ACM SIGOPS主办，是计算机系统领域顶级学术会议，平均每年收录的论文数量仅有数十篇，被誉为计算机操作系统界的“奥斯卡”，本届SOSP大会仅收录66篇论文。
目前，云服务商在提供AI模型服务时，资源效率低下问题突出。平台需托管数千个AI模型以应对海量并发API调用，但用户请求常集中于少数热门模型，如阿里巴巴的Qwen系列模型。这种“长尾效应”致使大量资源闲置，在阿里云模型市场中，高达17.7%的GPU算力仅用于处理1.35%的请求，造成了高昂的成本浪费。
图｜研究框架图
为解决这一痛点，阿里云推出Aegaeon系统。该系统运用创新的GPU资源池化技术，打破了以往GPU与特定模型绑定的低效模式，允许单个GPU动态服务于多个不同的AI模型。在阿里云模型市场进行的为期超三个月的Beta测试中，Aegaeon系统展现出卓越效能。测试数据显示，在服务数十个参数量高达720亿的大模型时，所需的英伟达H20 GPU数量从1192个成功减少至213个，用量削减82%。这意味着仅用213张卡就完成了原本1192张卡才能完成的工作，极大地提高了资源利用率，降低了成本。
此次由北京大学与阿里云合作的研究成果，被认为是“首个揭示并解决市场上并发大语言模型服务存在过高成本”的公开工作，为行业提供了全新的优化思路。SOSP作为计算机操作系统领域的顶尖会议，录取率控制严格，平均每年收录论文仅数十篇，入选论文代表了操作系统和软件领域最具代表性的研究成果，Aegaeon系统研究成果的入选，无疑是对阿里云在该领域创新能力的高度认可。
阿里云Aegaeon计算池化解决方案的推出，不仅为自身解决了AI模型服务中的资源浪费问题，也为整个云服务和AI产业提供了可借鉴的模式，有望推动行业在提升资源效率、降低成本方面迈出重要一步。
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