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Google Cloud 发布 llm-d 1.0:面向 TPU 与 GPU 集群的缓存感知路由
原标题: Google Cloud 发布 llm-d 1.0:面向 TPU 与 GPU 集群的缓存感知路由
📋总体概括
Google、Red Hat 与 IBM 发布开源分布式推理栈 llm-d 1.0,这是一个 Kubernetes 原生的 LLM 推理调度框架。1.0 版本带来缓存感知路由、多租户流控、零停机升级与面向 Agent 的智能路由能力,统一调度 vLLM、SGLang 等推理引擎及 TPU、GPU 异构算力集群。此举意味着大模型推理基础设施正从单机单卡走向集群化、平台化,三大厂商联手押注开源路线,与 NVIDIA 等闭源生态争夺推理调度层话语权。
⚡关键信息
- ▸Google、Red Hat 和 IBM 联合发布 llm-d 1.0,开源的 Kubernetes 原生分布式 LLM 推理栈
- ▸新增缓存感知路由,可感知 KV Cache 位置在 TPU 与 GPU 集群间智能调度请求
- ▸1.0 版本加入多租户流控与零停机升级能力,面向生产级部署
- ▸支持跨 vLLM、SGLang 等推理引擎的 Agent 感知路由
- ▸标志着推理基础设施竞争焦点转向集群调度层与异构算力统一编排
🔥犀利点评
别被『开源』的旗号晃了眼,llm-d 打的其实是推理时代最值钱的一层:调度。训练卷完卷推理,推理的命门不是算力本身,而是让 KV Cache 不白算、让 TPU 和 GPU 各干各的活。Google 拉上 Red Hat 和 IBM 搞 Kubernetes 原生路线,明摆着要用云原生生态的存量优势稀释 NVIDIA 的硬件绑定。这仗刚开打,但胜负手很清楚:谁的路由调度被更多企业采纳,谁就掌握下一代推理平台的入口。
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