TIP-Search: Time-Predictable Inference Scheduling for Market Prediction under Uncertain Load
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摘要
本文提出TIP-Search，一种针对实时金融市场预测的时限感知推理调度框架。通过结合离线延迟剖析与领域感知的准确率估计，TIP-Search动态为每个任务选择满足时限的最优模型，实现最高预测准确率并确保100%时限达成。实验证明TIP-Search在多源异构数据及模型环境下显著优于固定模型、随机选择和基于源标签的调度策略，表现出优秀的实时性、准确性和泛化能力，为实时高频决策系统提供实用调度解决方案[page::0][page::4][page::5][page::6].
