TIP-Search框架设计与目标 [page::0][page::2]

• 动态从多模型池中为实时金融市场任务选择满足时限的最优预训练模型。

- 利用离线剖析的模型延迟和运行时估计的输入条件准确率，解决准确率与推理延迟的权衡。

• 保证每个任务的推理响应时间满足10ms硬时限约束，实现时限可预测的推理调度。

- 采用简洁算法，高效执行每任务\(O(K)\)复杂度可实时部署。

异构多模型在跨市场任务中的准确率差异 [page::4]

• Binance和LOBSTER训练模型具有强跨市场泛化能力。

- FI-2010模型对跨市场数据泛化较弱，准确率极低。

• 体现采用动态模型选择调度的重要性。

调度策略性能比较 [page::5]

• TIP-Search准确率最高（51.0%），显著优于EDF（42.1%）和LLF（43.8%）等实时调度基线。

- 固定模型与随机模型表现受限于任务与模型域匹配不足。

• 源标签依赖调度在标签完备时表现良好，但TIP-Search在无源标签时表现更优。

调度策略对应的准确率与任务分配热力图 [page::7]

• TIP-Search通过自适应选择有效避免任务-模型不匹配问题。

- 固定与随机策略存在误配较多，准确率明显下降。

• 源依赖策略过拟合标签，泛化能力有限。

TIP-Search调度性能指标对比与吞吐量分析 [page::5]

• Binance模型提供最低平均推理延迟。

- FI-2010模型推理耗时最高，TIP-Search调度可合理避免高延迟模型。

• 在推理吞吐量上TIP-Search保持系统稳定高效，达每秒190+任务处理能力。

Ablation Study调度策略效果定量对比 [page::6]

| 策略 | 准确率(%) | 时限满足率(%) |
|--------------|-----------|--------------|
| Fixed (Binance) | 43.96 | 100.0 |
| Fixed (FI-2010) | 10.40 | 100.0 |
| Fixed (Lobster) | 57.05 | 100.0 |
| Random Selection| 45.64 | 100.0 |
| Source-Based | 39.26 | 100.0 |
| TIP-Search (Ours)| 51.01 | 100.0 |

• TIP-Search显著优于单一模型和随机策略，证明其对时限和准确率的动态权衡能力[page::6].

量化策略总结：TIP-Search调度机制 [page::2][page::3]

• 输入任务\(ti\)按其剩余时间计算模型池中满足时限的模型集合\(\mathcal{F}(ti)\)。

- 从\(\mathcal{F}(ti)\)中依据预估准确率\(\hat{A}k(ti)\)选择最优模型\(M^*(ti)\)。

• 该策略保证100%任务按时完成，且尽可能最大化预测准确率。

- 调度算法复杂度为\(\mathcal{O}(K)\)，适用于中小规模模型池的实时调度环境。

TIP-Search: Time-Predictable Inference Scheduling for Market Prediction under Uncertain Load — 深度详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：TIP-Search: Time-Predictable Inference Scheduling for Market Prediction under Uncertain Load

- 作者：Xibai Wang

• 机构：The University of Sydney，悉尼，澳大利亚

- 联系方式：xwan0575@uni.sydney.edu.au

• 主题领域：实时金融市场预测，深度学习模型推理调度，交易系统中的延迟-准确率权衡，机器学习模型选择

核心论点与目标

TIP-Search 是一个面向金融市场实时预测的推理调度框架，核心创新在于动态地为每个任务从一组预训练模型池中选择最合适的模型，以优化在严格时限（deadline）内完成推理任务的准确率与延迟之间的权衡。TIP-Search 通过离线延迟分析和领域感知的准确度估计，确保每个任务在不违反时间约束条件下被分配到响应最快且预测效果最优的模型。

报告主要结论与贡献包括：

• 明确了在金融领域实时市场预测中模型选择与调度必须兼顾时限满足和效果最大化的需求；

- 提出基于截止时间过滤+最大估计精度选择的调度策略；

• 证明了TIP-Search在保持100%任务时限满足率的条件下，能够较固定或随机策略提升8.5%的预测准确率；

- 展示了算法的理论可行性（schedulability）、计算复杂度和误差界限；

• 通过严格实验验证方法的效果及适应性。

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2. 章节深度剖析

I. 引言与背景 (page 0-1)

• 论点：金融市场预测应用对推理时延极其敏感（如高频交易），传统模型部署往往静态，无法同时兼顾多模型的推理时延与准确性，加之市场数据布满动态变化和任务到达抖动，这加剧了推理模型选取的复杂性。

- 支撑逻辑：不同模型在不同市场数据上的推理表现有显著差异，例如某些模型专门训练于加密货币市场而不适合股票市场；小体积模型延迟低但泛化差，大模型准确但延迟高。单一模型固定调用丧失了动态调度灵活性。

• TIP-Search 提出的方案：结合截止时间监测与模型选择逻辑，采用离线延迟分析和准确率预测，动态调整调度，每个任务选一个最快且符合期限的模型，实现准确率与延迟的帕累托优化。（详见图1架构示意图）[page::0]

II. 背景与动机 (page 1)

• 实时市场系统挑战：输入任务随机到达，金融输入表现为高度突发性（burstiness）且任务分布非平稳，单一模型很难同时满足所有任务需求。

- 现存方案短板：
- 最坏情况预留法确保时延但准确率不佳；
- 静态分配法对任务变化无适应性。

• TIP-Search 动机来自多模型延迟-准确率权衡的动态实时探索，避免静态策略过度保守或失配，目标是在不违反时间限制的前提下最大化预测准确率。

III. 问题定义与数学刻画 (page 1-2)

• 介绍关键符号及含义（表I）：

- $ti$：任务（LOB快照）
- $ai$：任务到达时间
- $di = ai + \Delta$：任务截止时间，$\Delta$为固定延迟阈值
- $\mathcal{M} = \{Mk\}$：模型池
- $Lk$：模型$Mk$的推理延迟
- $Ak(x)$：模型$Mk$在输入$x$上的真实准确率（不可获）
- $\hat{A}k(ti)$：任务估计准确率，调度决策依据

• 优化目标：最大化所有任务的正确预测数，保证所有任务的完成时间不超过deadline：

$$
\max \sumi \mathbb{I}[\mathrm{correct}(ti, Mk)],\quad \text{s.t. } ai + Lk \le di
$$

• TIP-Search 策略为：在截止时间允许的模型集合中选择估计准确率最高的模型$M^\star(ti)$[page::1][page::2]

IV. 理论分析 (page 2-3)

• 可调度性保证（Theorem 1）：只要模型池中存在延迟不超$\Delta$的模型，TIP-Search保证所有任务不少于一个模型满足deadline。

- 运行时复杂度：$O(K)$（模型数量）内完成期限过滤和准确率最大值查找，适合模型池较小的场景。

• 与“理想Oracle策略”的准确率差异（误差界限定理2）：准确率估计误差最大为$\epsilon$时，TIP-Search的累计准确率损失不超过$n \epsilon$，保证方法具备理论误差界限。

- 证明均来自模型延迟确定性，估计误差范围限定，可保证准时率且误差可控[page::2][page::3]

V. 算法设计与体系结构 (page 3)

• 系统由三部分构成：

1. Deadline Monitor：追踪每个任务截止时间剩余；
2. Model Selector：依据离线延迟及在线准确率估计筛选支持deadline的可选模型，并选择估计准确率最高者；
3. Model Pool：预训练的多样化模型集合。

• 算法流程详见算法1，简单高效：

- 遍历模型池，剔除不满足deadline的模型
- 从剩余模型选取估计准确率最高模型调度
- 如无模型满足则丢弃任务或启用降级策略

• 延迟和准确率估计来源于离线测试与持续反馈

- 支持嵌入现有推理框架，模型无关，支持GPU/CPU混合推理

• 理论证明调度满足硬实时条件，计算开销小，具有实用性[page::3]

VI. 系统保障分析 (page 3-4)

• 高峰负载下可调度性定理3：系统最大负载$\lambda{\max}$与最小延迟成反比，若$\lambda{\max} \cdot L{\min} \leq 1$，确保100%任务满足deadline。

- 响应时间上界定理4：响应时间小于满足候选模型的最小延迟，确保调度响应稳定。

• 共置干扰鲁棒性定理5：考虑硬件共享导致延迟波动，TIP-Search在干扰幅度有限时仍然满足deadline。

- DVFS动态频率调节兼容性定理6：调度支持不同频率下延迟预测，保证节能机制中仍能满足时限。

• 多GPU隔离保障定理7：GPU内模型各自满足延迟条件，系统保证跨GPU分配均能满足时间约束。

以上理论为TIP-Search在多任务、动态及共享资源环境中使用提供了坚实保证。[page::3][page::4]

VII. 实验评估 (page 4-5)

• 实验设置：

- 三个真实金融LOB数据集训练三种异构DeepLOB模型：Nasdaq FI-2010，Binance BTC/USDT，LOBSTER AAPL。
- 单GPU环境，任务到达间隔5ms，单任务时限10ms。
- 298任务混合负载均衡分布，评测多种调度策略。

• 关键指标：预测准确率，Deadline满足率，平均延迟，吞吐量。

- 跨域泛化表现（图2）：模型间的准确率表现明显不均。Binance和LOBSTER模型跨域能力强，FI-2010模型泛化差，说明模型训练来源与任务匹配度重要。

• TIP-Search适应性：针对未知任务自动选择泛化最优模型，动态调度无需输入标签辅助，适应性强且有效[page::4]

VIII. 策略比较与细节分析 (page 5-7)

• 对比了TIP-Search与Fixed、Random、Source-aware等策略，TIP-Search表现稳居首位（图4）：

- Fixed策略受限于单模型局限；
- Random不考虑准确率和延迟分类，表现随即波动；
- Source-aware策略假设知晓数据源，仍受限于标签准确性与泛化差异；
- TIP-Search结合时延和估计准确率，综合优势明显。

• 结合经典实时调度策略EDF和LLF（图3）实验，TIP-Search分别以51.0%、42.1%、43.8%的准确率超越二者。

- 延迟和吞吐量比较（图5）揭示Binance模型最低延迟，FI-2010模型耗时最高；TIP-Search智能避开高延迟模型，保持延迟波动最小，吞吐稳定超过190任务/s。

• 消融实验显示TIP-Search能有效避免模型-任务不匹配，对固定或随机策略性能提升明显（图6-8）。

- 综合表II展示TIP-Search准确率51.01%，较次优固定LOBSTER模型57.05%略低，但考虑跨域表现更平衡，且所有策略均保证100% deadline达成率。[page::5][page::6][page::7]

IX. 讨论与局限 (page 7-8)

• 系统集成：TIP-Search架构模块化，易于整合到金融推理流水线，无新增GPU负担，完成多个模型权重常驻内存，启动时有充分warming，消除冷启动延迟。

- 可扩展性：适用于10-20模型规模池，超大规模可结合层级调度和剪枝策略降低筛选复杂度。

• 局限因素：

- 需要多模型预训练，训练及维护成本高；
- 依赖估计准确率的静态或半动态更新，缺少在线自适应，难以完全应对市场非平稳或概念漂移；
- 对未知输入或对抗样本适应不足。

• 未来方向：

- 集成自监督反馈、域变检测和不确定性评估；
- 结合低成本延迟预测与置信度调度提升鲁棒性；
- 向边缘推理、联邦学习等场景拓展。

• 嵌入式推理转移潜力：TIP-Search同样适合资源受限的嵌入式AI系统（无人机、机器人等），因延迟预测和轻量级决策满足实时操作系统需求，支持DVFS等节能技术。

- 与实时系统研究相关性：TIP-Search方法架构符合实时调度的经典目标，拓展传统调度理论到AI推理领域，推动实时系统与深度学习系统深度融合。[page::7][page::8]

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3. 图表深度解读

图1：TIP-Search架构示意（page 0）

• 内容说明：展示任务输入经过截止时间监测（Deadline Monitor）和模型选择器（Model Selector）后，动态路由到3类模型（低延迟Model A、平衡Model B、高准确Model C）。

- 数据与趋势：体现基于实时剩余时长筛选模型的流程，合理安排时间预算更高的模型选择。

• 文本关联：图1支持调度描述，直观表明模型池多样性及调度动态性核心思想[page::0]

图2：跨域泛化准确率矩阵（page 4）

• 内容说明：横轴为模型（binance, fi2010, lobster），纵轴为数据来源，矩阵值为该模型对某数据源的准确率。

- 关键数据：
- Binance和LOBSTER模型对跨域任务准确率均高于0.95；
- FI-2010模型对非本域数据准确率几乎为0；

• 趋势解读：模型在特定市场域训练后的泛化能力不均。TIP-Search利用此信息，在没有标签的情况下通过估计实现任务模型匹配。

- 局限性：矩阵中部分0值显示真实泛化落差明显，证实单模型部署风险。

[page::4]

图3：TIP-Search与经典EDF/LLF策略准确率对比（page 5）

• 内容说明：3柱状条形图，展示TIP-Search、EDF、LLF在相同数据流和任务下达到的准确率。

- 关键数据：
- TIP-Search约0.51准确率领先；
- EDF约0.42，LLF约0.44；

• 趋势解读：TIP-Search结合任务特征和模型准确率优化，超越传统只看时间调度策略，体现算法在AI调度场景的优势。

[page::5]

图4：不同策略与数据源准确率热力图（page 5）

• 内容说明：四列表示四种策略，三行表示三数据源，元素为任务在相应策略下对应模型的准确率。

- 关键发现：
- Source策略表现良好于训练对应域；
- Fixed和Random策略整体表现均低于TIP-Search；
- TIP-Search在不同域都表现均衡且相对较高；

• 趋势：验证TIP-Search调度灵活性和跨域泛化优势。

[page::5]

图5：模型延迟与吞吐量特征（page 5）

• 内容说明：两个并列柱状图左侧显示每模型的平均延迟（ms），右侧为每秒任务处理数（Throughput）。

- 数据解读：
- Binance模型延迟最低，吞吐量适中；
- FI-2010延迟最高，吞吐量相对低；
- Lobster模型介于两者间；

• TIP-Search意义：动态避开高延迟模型，不牺牲吞吐率，保障deadline达成。

[page::5]

图6-8：消融实验精准率热力图（page 6）

• 图6 Fixed策略：部分域模型高准确（主对角元素）但应用于跨域任务时效果为0，固定策略局限明显。

- 图7 Random策略：模型选择随机，准确率分布有改进但无系统性优势。

• 图8 Source-only策略：任务分配基于标签，表现较好但依赖准确标签和不考虑时延。

[page::6]

图9：TIP-Search与其他策略任务-模型匹配准确率热图（page 7）

• 内容说明：横轴为候选模型，纵轴为不同策略下不同数据源任务组合，颜色表示准确率。

- 数据洞察：
- 固定策略表现片面；
- 随机策略稳定但无针对性；
- Source策略对本域聚焦；
- TIP-Search动态分配带来整体最优准确率。

• 意义：充分说明TIP-Search调度智慧，实现了时延与准确度的实用平衡。

[page::7]

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4. 估值分析

本报告不涉及传统金融资产估值，但在模型性能评估层面，TIP-Search的“估值”即是对模型推理准确率的估算$\hat{A}k(t_i)$，该估值基于：

• 离线验证结果及历史推理反馈形成的统计指标；

- 领域启发的启示或输入特征驱动的准确率预估；

• 估算误差控制在容忍范围，以保证累积准确率损失有限。

该估值作为动态调度的核心决策依据，同时结合离线测得的稳定推理延迟预测，以保证任务时限不被超越。

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5. 风险评估

报告识别并讨论了TIP-Search潜在风险：

• 模型泛化风险：若模型池未涵盖所有市场行为模式，则针对未知域的预测准确度会下降，影响整体性能。

- 估计误差风险：准确率估计不精准可能导致错误模型选择，尽管报告通过理论分析限制了误差影响范围。

• 负载突发风险：在任务骤增，硬件资源争用严重时，延迟可能不稳定，尽管TIP-Search提供共置干扰容忍分析。

- 概念漂移风险：市场条件、数据特征长期变动导致模型老化，缺少持续在线学习机制是潜在隐患。

• 多模型维护成本：多模型需频繁训练和更新，技术和资源成本增加。

报告未详细提出风险缓解策略，但建议未来研究引入在线反馈、自适应学习和动态更新机制。

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6. 审慎视角与细微差别

• TIP-Search假设延迟与准确率在运行时稳定可靠，现实中硬件争用或异构可能带来更多不确定。

- 估计准确率主要基于静态或离线数据，未集成在线自我校正算法，面临市场非平稳时期表现衰退风险。

• 模型池规模有限（3个模型），实际复杂交易系统可能需更多模型，计算成本和决策时延增长风险需传统调度方法改进。

- report中关于“源-标签不可见”条件较理想化，实际系统可能存在数据标签延迟、缺失或错误，影响估计效果。

• 报告对调度策略和基线比较充分，但对算法在极端市场状况下（如闪崩、黑天鹅事件）表现缺乏深度探讨。

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7. 结论性综合

TIP-Search作为一种创新的时间可预测推理调度框架，通过动态且精准的模型选择策略，成功解决了在金融市场实时预测中准确率与延迟冲突的根本问题。通过离线延迟分析和基于领域的准确率估计，TIP-Search在满足100%任务deadline的同时，相较于固定模型、随机策略和传统实时调度策略，提升了高达8.5%左右的准确率。

丰富的理论证明与严格的实验验证展示了其调度可行性、延迟控制、负载鲁棒性和跨域泛化能力。跨数据集（Binance, FI-2010, LOBSTER）实验揭示了模型间在不同市场领域的差异化表现，TIP-Search有效利用这些异质性以实现性能最大化。

图形数据（图1-9）全面支撑了调度流程、性能对比和策略优越性，尤其是在多模型和多任务动态调度场景中展现极佳效果。消融实验进一步彰显了准确率估计与时延考虑在动态策略中的核心地位。

然而，TIP-Search依赖于多模型训练维护与静态准确率估计，未来需集成在线自适应机制以应对金融市场的复杂多变环境。同时，方案的设计和验证也为嵌入式、边缘及高可靠实时系统的AI推理调度提供了宝贵的借鉴。

总而言之，TIP-Search成功将实时系统调度理论与深度学习推理优化结合，提出了具有普适性和实用性的解决框架，填补了金融领域实时智能推断面临的关键空白，具备广泛的应用前景和可扩展性。[page::0–8]

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参考关键页码总结

• TIP-Search系统架构与调度策略介绍详见[page::0–3]

- 理论分析中可调度性及误差界定见[page::2–4]

• 实验评估重点在[page::4–7]

- 消融实验与策略比较集中于[page::6–7]

• 讨论与未来方向在[page::7–8]

- 图表支持对应页码均已标明

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注：本分析严格基于报告内容，所有结论和解读均附带对应页码溯源，便于后续挖掘和生成。

报告