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图解Vllm V1系列5：调度器策略（Scheduler）

本文是图解Vllm V1系列5，聚焦调度器策略。先回顾vllm v1整体运作流程，接着阐述调度 - 推理的整体流程，包括将请求添加进Scheduler、Scheduler单步调度策略等，还对比了不同场景下的函数及调度逻辑。

作者团队在SGLang支持Hopper架构相关GEMM，经分析发现多数场景Pingpong调度策略性能优于Cooperative，K维度小的场景DeepGEMM性能优于CUTLASS。本文重点介绍Pingpong性能优势及Cooperative无法Overlap Epilogue的原因。

SGLang社区开发者反馈，SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致，因算力提升，其使TensorCore未充分利用、TMA效率低，建议用Cooperative策略。

HAMi社区在v2.7.0版本推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能，解决多卡通信瓶颈。文章深入剖析其设计与实现原理，介绍核心特性、阶段及代码，用双策略寻优算法保障性能与资源健康。

扩散策略成机器人控制热门路线，但真实世界动力学多变，策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP，训练统一策略，在零样本跨域控制任务表现强，尤其在OOD场景优势明显，还给出工程补充结果。

当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色，如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题，通过协同调用策略提升成功率。

在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。

当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。

现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。

本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架，它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端，介绍新方案组件，列举应用场景及成果，还提及未来规划，目前已开源。