36 氪获悉，字节跳动技术团队微信公众号发文称，字节跳动 ByteBrain 团队主导，联合 UC Merced 和 UC Berkeley 提出了 VMR L，研发了一套基于深度强化学习的 VMR 系统，在保持近似最优性能的同时，将推理时间压缩至 1.1 秒，成功实现系统性能与工业可部署性的统一。本工作已在系统顶会 EuroSys25 发表。本文两位共同一作是字节跳动 ByteBrain 团队的实习生，研究聚焦于长期被忽视但至关重要的虚拟机重调度（VMR）问题。VMR 指的是在已有资源使用状态下，通过迁移部分已部署的 VM 来重组资源、降低碎片、提升整体资源利用率。
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