GAUSS：LLM推理服务延迟分布模拟器
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GAUSS：LLM推理服务延迟分布模拟器
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AI 综述
2026年10月30日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Srikant Bharadwaj 等作者的论文，提出并描述 GAUSS——一种面向 LLM 推理服务的负载感知分析与蒙特卡洛模拟器。据该论文，GAUSS 可针对给定负载、推理引擎和加速器，预测首 token 时延（TTFT）与 token 间时延（TBT）的完整分布，以及可持续请求速率。目前报道仅涵盖该模拟器的提出与功能描述，未涉及实现细节、评测结果或实际部署情况；事件仍在持续发展中。
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最新进展10月30日 12:00
GAUSS：面向 LLM 推理服务的负载感知分析与蒙特卡洛模拟器报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv Artificial IntelligenceGAUSS：面向 LLM 推理服务的负载感知分析与蒙特卡洛模拟器
GAUSS 是面向 LLM 推理服务的负载感知分析与蒙特卡洛模拟器，可预测给定负载、引擎和加速器下首 token 时延（TTFT）与 token 间时延（TBT）的完整分布及可持续请求速率。
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