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    1.采用支持GPU资源的Serverless系统
    选择支持GPU资源的Serverless系统，如Dilu系统，它通过内省弹性（introspectiveelasticity）机制，提供细粒度和自适应的二维协同扩展机制，支持GPU资源按需分配。

    2.系统设计与架构
    控制平面：负责深度学习任务的分析、部署、调度和请求分发。用户提交带有预定义QoS描述的深度学习函数程序，系统通过分析获取资源计划，并由调度器管理实例部署要求。
    扩展平面：提供横向和纵向的自适应二维协同扩展服务。全局扩展器负责水平扩展，本地扩展器动态调整计算资源。
    服务平面：深度学习函数作为实例在服务平面运行，共享GPU和其他云资源。

    3.资源调度与分配
    资源互补性调度：采用启发式贪婪算法进行调度，遵循减少滞后者、通过资源互补性消碎片、平衡过量订阅和QoS保证的原则。
    动态资源分配：根据实时需求动态调整GPU资源分配，避免资源碎片和浪费。

    4.任务分析与资源配置
    多因素任务分析：对深度学习任务进行多因素分析，包括计算资源、内存需求等，为任务分配合适的资源。
    资源配置与优化：根据任务分析结果，配置合适的GPU资源，并通过内省弹性机制实时优化资源分配。

    5.实现与部署
    系统实现：基于Docker和Kubernetes实现系统原型，包括分析器、调度器和全局扩展器等组件。
    深度学习函数构建：构建包含模型参数文件、执行入口脚本和深度学习运行时的深度学习函数。