賽道Hyper | 字節跳動VMR²L系統實現工程秒級推理

作者：周源/華爾街見聞

6月5日，字節跳動技術團隊微信公衆號發文稱，由字節跳動ByteBrain團隊主導，聯合加州大學默塞德分校（UC Merced）與伯克利分校（UC Berkeley），提出了VMR²L，研發出一套基於深度強化學習的VMR系統：在保持近似最優性能的同時，將推理時間壓縮至1.1秒，成功實現系統性能與工業可部署性的統一。

VMR²L是一種虛擬機重調度系統，全稱Versatile Multi-agent Reinforcement Learning with Real-time Reasoning，直譯就是：具備實時推理能力的、通用多智能體強化學習系統。

通過深度強化學習技術，VMR²L將虛擬機資源調度的推理時間壓縮至1.1秒，同時保持與傳統混合整數規劃（MIP）方法相近的資源優化效果，爲雲計算、數據中心等場景提供了實時高效的資源管理解決方案。

這一成果打破了強化學習在複雜系統中“重理論、輕落地”的瓶頸，爲實時智能決策技術的工業化應用樹立新標杆。

VMR²L的核心突破在於動態計算效率與決策精度的平衡。

通過分層注意力網絡捕捉虛擬機與物理機的資源依賴關係，結合異步策略梯度算法，實現分佈式訓練，VMR²L系統可在毫秒級時間內，完成狀態評估與動作選擇。

其中，動態圖剪枝技術能實時剔除無效計算節點，使推理速度較傳統MIP方法提升270倍，在50次遷移約束場景中，從50分鐘縮短至1.1秒，碎片率僅比最優解高3%。

所謂MIP方法，即混合整數規劃（Mixed Integer Programming）的簡稱，屬於運籌學中的經典優化算法，常用於解決資源分配、路徑規劃等帶有離散決策變量的複雜問題。

在雲計算和虛擬機調度場景中，MIP曾是資源優化的主流方法之一，其核心思想是通過數學建模，將調度問題轉化爲整數約束下的最優化問題，通過求解算法找到理論上的最優解。

此外還有兩階段智能體架構，通過顯式約束過濾非法動作，自然滿足資源容量、親和性限制等工業級調度規則，在不同負載場景下泛化誤差小於5%。

測試數據顯示，在典型雲計算集羣中，VMR²L可將資源利用率提升18%-22%，遷移時間從分鐘級降至秒級，爲高密度數據中心的實時資源調度提供了可行方案。

隨着全球雲計算市場規模突破4000億美元（數據來源：Gartner），資源調度效率成爲核心競爭要素。

VMR²L的工業級特性直擊傳統方案痛點，比如實時性突破和適配複雜場景；前者解決了強化學習模型在實際部署中因計算延遲導致的“決策滯後”問題，首次實現與業務系統秒級聯動，支持動態負載下的虛擬機遷移。

數據中心測試顯示，該系統使資源碎片化率降低20%，每年節省服務器採購成本達5%+。

在適配複雜場景時，字節跳動技術團隊設計了兼容多種優化目標的通用框架，支持碎片控制、遷移成本、能耗優化等多維度調度策略，在不同行業負載模型下性能波動小於8%。

同時，輕量化模型（參數僅1.2GB）支持邊緣端部署，在智能巡檢場景中，數據傳輸量減少 70%，邊緣節點響應速度提升5倍。

VMR²L的研發，體現了“問題導向”的技術攻關邏輯，包括多智能體協同優化、自監督預訓練、標準化接口設計、邊緣計算場景和開源生態構建。

通過事件驅動通信協議將節點間延遲降至5毫秒，支持超大規模集羣（萬級節點）的分佈式決策，任務完成效率較傳統輪詢機制提升40%；利用對比學習技術，在無標註數據場景下將訓練效率提升3倍，降低工業場景對海量標註數據的依賴。

標準化接口設計，提供了與OpenStack、Kubernetes 等主流雲平臺的兼容接口，顯著降低企業技術遷移成本。

VMR²L的落地標誌着強化學習從“算法競賽”轉向“價值創造”：在雲計算領域，直接推動IaaS（基礎設施即服務：Infrastructure as a Service）服務商提升資源利用率；邊緣計算場景，爲自動駕駛、工業機器人等對延遲敏感的領域提供技術支撐；系統核心代碼已在GitHub開源，吸引多家巨頭企業參與工業場景適配，技術擴散加速。

面對未來，字節跳動計劃推進VMR³L系統研發，目標通過神經符號推理技術，提升決策可解釋性，並探索量子計算在超大規模調度中的理論潛力。

VMR²L的誕生並非孤立的技術突破，而是人工智能與實體經濟深度融合的縮影。

這個系統的秒級推理能力與工業級魯棒性，爲智能製造、智慧城市等領域的實時決策提供了通用解決方案。

儘管在自動駕駛認證、量子計算集成等方向仍需突破，但這一成果已清晰勾勒出強化學習技術的產業化路徑：從追求算法精度到平衡效率、成本與可靠性。

隨着開源生態的成熟，這場始於虛擬機調度的技術革新，可能會掀起智能決策系統的全面升級。