在计算机系统领域，一场关于AI模型服务资源优化的突破性成果引发广泛关注。阿里云提出的GPU资源池化解决方案“Aegaeon”，凭借其创新性入选全球顶级学术会议SOSP 2025，为解决AI大模型服务中的硬件资源浪费问题提供了全新思路。
作为计算机系统领域的“奥斯卡”级会议，SOSP（操作系统原理研讨会）由ACM SIGOPS主办，每年仅收录数十篇具有代表性的论文。本届会议上，系统软件与AI大模型的深度融合成为核心趋势，而Aegaeon系统的入选，标志着该领域在资源管理技术上的重大进展。
传统AI模型服务中，“一个模型绑定一个GPU”的模式导致严重资源浪费。以阿里云模型市场为例，测试数据显示，17.7%的GPU算力仅用于处理1.35%的用户请求，大量“长尾”模型长期独占硬件资源，而热门模型如Qwen则需承担绝大多数流量。这种失衡直接推高了企业的硬件采购成本，尤其是对于需要部署数千张GPU的大型服务商而言，优化需求迫在眉睫。
Aegaeon系统的核心创新在于打破硬件与模型的静态绑定。通过Token级动态调度技术，系统在每次生成下一个token后实时判断是否切换模型，实现资源的精细化管理。配合组件复用、显存优化和KV缓存同步等全栈技术，模型切换的开销被压缩至原有水平的3%，确保亚秒级响应能力。测试表明，该系统可支持单GPU同时运行7个不同模型，有效吞吐量较主流方案提升1.5至9倍，请求处理能力增强2至2.5倍。
在为期三个月的Beta测试中，Aegaeon系统展现了惊人的资源优化效果。面对参数量达720亿的大模型集群，其所需的英伟达H20 GPU数量从1192张锐减至213张，削减比例达82%。这一数据直接转化为硬件采购成本的显著下降，为行业提供了可复制的降本方案。
当前，全球学术界与工业界正聚焦于系统软件层面的创新。随着AI模型规模持续扩大，单纯依赖硬件算力提升已难以满足需求，通过软件技术挖掘现有硬件潜力成为关键。Aegaeon系统的实践表明，资源池化与动态调度技术能够有效释放被闲置的GPU算力，为AI大模型的规模化部署提供经济可行的解决方案。
