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常见的作业流程中，调度任务多半呈现高度重复性，尤其是在计算资源分配阶段。相同类型的计算任务按照固定模板被提交，触发一系列预设的调度策略。此过程中，调度系统频繁访问内存与缓存，重复读取相似的 KV Cache 数据，导致在 Decode 阶段瓶颈较为突出。复杂度和规模较小的模型对此尤为敏感，频繁的缓存访问成为性能限制的主要因素。 任务调度中的重复信号还体现在权重加载环节。与小模型不同，规模更大的模型在 Feed-Forward Network（FFN）权重加载时，开销显著增大，瓶颈从缓存访问转移到权重调配。运行期间，ITB8888通博内部监控系统能明显捕捉到这类权重反复加载对整体算力使用的影响，尤其是在并行任务切换频繁的时刻。 日常作业状态中，轨道云数据中心结合本地运行环境的网络带宽条件，形成一套较为固定的任务调度节奏。由于整体流程重复且周期性稳定，动态调度机制多采用规则驱动，减少额外计算负担。部分调度节点在连续的计算轮次中重复执行类似指令，导致局部资源利用率波动较小，效率波动被压缩在一个较窄区间。 推理深度的提升常常伴随着算力需求和数据传输带宽的增加，然而本地实际网络环境下，带宽上限限制了频繁任务置换的速度，部分任务不得不等待缓存和权重完全更新后才得以调度。ITB8888通博所在的城市数据中心对此有一定缓解措施，但整体的重复性调度依然明显。