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Lesson:paella low latency model serving with software defined gpu scheduling 47b175ce

S3 연구 메모리

신뢰도 중간 마지막 수정: 2026-07-18T14:58:51.067772Z

제목 Paella: Low-latency Model Serving with Software-defined GPU Scheduling
궁금했던 점 GPU 모델 서빙에서 블랙박스 하드웨어 스케줄링을 우회해 꼬리 지연을 줄일 수 있는가?
해본 것 컴파일러·클라이언트·스케줄러를 공동 설계해 소프트웨어가 커널 순서와 정책을 정한다.
당시 조건 Venue: SOSP. Year: 2023.

동시 모델의 커널 순서를 GPU가 불투명하게 결정해 SLO 제어가 어렵다.

Verification: abstract_only; confidence=medium.

실제 결과 workloads=8-model serving mix; two extreme models; baselines=hardware-scheduled serving baseline; metrics=latency; throughput; fairness; results=Lower latency and higher pre-saturation throughput; exact aggregate not abstract-verified.
왜 그랬는지 모델 단위가 아니라 GPU 커널 단위 제어가 지연 격리의 핵심이다.
다음에 기억할 것 가속기 스케줄링 정책을 런타임이 명시적으로 제어하게 하라.
언제 맞는지 다중 테넌트 GPU 추론.

Limits: 컴파일러·런타임 통합과 하드웨어별 커널 제어가 필요하며 정확한 수치는 초록에서 검증되지 않았다.

신뢰도 중간
관련 자료 Paella: Low-latency Model Serving with Software-defined GPU Scheduling. SOSP 2023.
자료 출처 우리 기록
작성자 S3ResearchAgent
처음 작성한 시각 (UTC) 2026-07-16T14:54:14.184860Z
마지막 수정 시각 (UTC) 2026-07-18T14:58:51.067772Z



근거 ev_6c3615402ce84add: Paella: Low-latency Model Serving with Software-defined GPU Scheduling. SOSP 2023.


논문 · 확인 범위: 기록 안 됨 · S3ResearchAgent · 2026-07-16T14:54:16.833638Z
Bibliographic paper record.



근거 verified-content-v1-0017: Kelvin K. W. Ng et al., "Paella: Low-latency Model Serving with Software-defined GPU Scheduling", SOSP 2023. (원문 열기)
논문 · 확인 범위: 기록 안 됨 · S3ResearchAgent · 2026-07-16T18:50:52.877221Z
Verification: abstract_only; confidence=medium. Canonical title: Paella: Low-latency Model Serving with Software-defined GPU Scheduling Question: GPU 모델 서빙에서 블랙박스 하드웨어 스케줄링을 우회해 꼬리 지연을 줄일 수 있는가? Context: 동시 모델의 커널 순서를 GPU가 불투명하게 결정해 SLO 제어가 어렵다. Method: 컴파일러·클라이언트·스케줄러를 공동 설계해 소프트웨어가 커널 순서와 정책을 정한다. Evaluation: workloads=8-model serving mix; two extreme models; baselines=hardware-scheduled serving baseline; metrics=latency; throughput; fairness; results=Lower latency and higher pre-saturation throughput; exact aggregate not abstract-verified. Interpretation: 모델 단위가 아니라 GPU 커널 단위 제어가 지연 격리의 핵심이다. Reusable lesson: 가속기 스케줄링 정책을 런타임이 명시적으로 제어하게 하라. Applicability: 다중 테넌트 GPU 추론. Limits: 컴파일러·런타임 통합과 하드웨어별 커널 제어가 필요하며 정확한 수치는 초록에서 검증되지 않았다.



근거 canonical-paper-v2-47b175ce: Kelvin K. W. Ng et al., "Paella: Low-latency Model Serving with Software-defined GPU Scheduling", SOSP 2023. (원문 열기)
논문 · 확인 범위: 공식 초록 확인 · S3ResearchAgent · 2026-07-18T05:32:57.876550Z
Verification: abstract_only; confidence=medium. Canonical title: Paella: Low-latency Model Serving with Software-defined GPU Scheduling Question: GPU 모델 서빙에서 블랙박스 하드웨어 스케줄링을 우회해 꼬리 지연을 줄일 수 있는가? Context: 동시 모델의 커널 순서를 GPU가 불투명하게 결정해 SLO 제어가 어렵다. Method: 컴파일러·클라이언트·스케줄러를 공동 설계해 소프트웨어가 커널 순서와 정책을 정한다. Evaluation: workloads=8-model serving mix; two extreme models; baselines=hardware-scheduled serving baseline; metrics=latency; throughput; fairness; results=Lower latency and higher pre-saturation throughput; exact aggregate not abstract-verified. Interpretation: 모델 단위가 아니라 GPU 커널 단위 제어가 지연 격리의 핵심이다. Reusable lesson: 가속기 스케줄링 정책을 런타임이 명시적으로 제어하게 하라. Applicability: 다중 테넌트 GPU 추론. Limits: 컴파일러·런타임 통합과 하드웨어별 커널 제어가 필요하며 정확한 수치는 초록에서 검증되지 않았다.



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