論文の概要: Adaptive GPU Resource Allocation for Multi-Agent Collaborative Reasoning in Serverless Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22149v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 09:21:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-04 08:45:17.075118
• Title: Adaptive GPU Resource Allocation for Multi-Agent Collaborative Reasoning in Serverless Environments
• Title（参考訳）: サーバレス環境における多エージェント協調推論のための適応型GPUリソース割り当て
• Authors: Guilin Zhang, Wulan Guo, Ziqi Tan,
• Abstract要約: 大規模言語モデルを用いたマルチエージェントシステムは、複雑な推論タスクを解くための有望なパラダイムとして登場してきた。 サーバレスGPUプラットフォームにこれらのシステムを効率的にデプロイすることは、リソース割り当てに重大な課題をもたらす。 本稿では,ラウンドロビンスケジューリングと比較して85%の遅延低減を実現する適応型GPUリソース割り当てフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3668877906130206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems powered by large language models have emerged as a promising paradigm for solving complex reasoning tasks through collaborative intelligence. However, efficiently deploying these systems on serverless GPU platforms presents significant resource allocation challenges due to heterogeneous agent workloads, varying computational demands, and the need for cost-effective scaling. This paper presents an adaptive GPU resource allocation framework that achieves 85\% latency reduction compared to round-robin scheduling while maintaining comparable throughput to static allocation, using an $O(N)$ complexity algorithm for real-time adaptation. Our approach dynamically allocates GPU resources based on workload characteristics, agent priorities, and minimum resource requirements, enabling efficient utilization while maintaining quality of service. The framework addresses three key challenges: (1) heterogeneous computational demands across lightweight coordinators and heavyweight specialists, (2) dynamic workload fluctuations requiring millisecond-scale reallocation, and (3) capacity constraints in serverless environments. Through comprehensive simulations modeling realistic multi-agent workflows with four heterogeneous agents, we demonstrate that adaptive allocation outperforms static equal and round-robin strategies across latency, cost, and GPU utilization metrics. The framework provides a practical solution for deploying cost-efficient multi-agent AI systems on serverless GPU infrastructure.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたマルチエージェントシステムは、協調的な知性によって複雑な推論タスクを解くための有望なパラダイムとして登場した。 しかし、これらのシステムをサーバレスGPUプラットフォームに効率的にデプロイすることは、異種エージェントのワークロード、計算要求の変化、コスト効率のよいスケーリングの必要性による、大きなリソース割り当ての問題をもたらす。 本稿では,実時間適応のためのO(N)$複雑性アルゴリズムを用いて,静的アロケーションに匹敵するスループットを維持しつつ,ラウンドロビンスケジューリングと比較して85%のレイテンシ削減を実現する適応型GPUリソースアロケーションフレームワークを提案する。 当社のアプローチでは,ワークロード特性やエージェント優先度,最小限のリソース要件に基づいて,GPUリソースを動的に割り当てる。 このフレームワークは,(1)軽量コーディネータとヘビーウェイトスペシャリスト間の不均一な計算要求,(2)ミリ秒スケールのリアルタイム配置を必要とする動的ワークロード変動,(3)サーバレス環境におけるキャパシティ制約,という3つの課題に対処する。 4つの異種エージェントによる現実的なマルチエージェントワークフローをモデリングする包括的なシミュレーションを通じて、アダプティブアロケーションは、レイテンシ、コスト、GPU利用メトリクスをまたいだ静的等角戦略とラウンドロビン戦略より優れていることを実証する。 このフレームワークは、コスト効率のよいマルチエージェントAIシステムをサーバレスGPUインフラストラクチャにデプロイするための実用的なソリューションを提供する。

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