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llm-d进入CNCF：Kubernetes正式迈入AI原生时代

llm-d进入CNCF：Kubernetes正式迈入AI原生时代
2026-04-08 12:29:41 +0800 CST view 411
IBM、红帽、谷歌联合向CNCF捐赠llm-d项目，标志着Kubernetes正式迈入AI原生时代。本文深度解析llm-d架构设计、性能数据及实践建议。
Kubernetes 云原生 AI 大模型 llm-d CNCF

Cilium 深度实战：当 eBPF 重塑 Kubernetes 网络——从内核原理到生产级网络方案的完全指南（2026）

Cilium 深度实战：当 eBPF 重塑 Kubernetes 网络——从内核原理到生产级网络方案的完全指南（2026）
2026-06-09 15:20:07 +0800 CST view 21
深入剖析 Cilium 和 eBPF 技术原理，从内核级网络革命到生产级部署实战。
Cilium eBPF Kubernetes 云原生网络

PlayCanvas 深度实战：当浏览器遇上 WebGPU——从 WebGL 后时代到生产级 3D 游戏引擎的完全指南（2026）

PlayCanvas 深度实战：当浏览器遇上 WebGPU——从 WebGL 后时代到生产级 3D 游戏引擎的完全指南（2026）
2026-06-09 16:51:07 +0800 CST view 23
深入剖析 PlayCanvas 游戏引擎如何整合 WebGPU 技术，从 Compute Shader 粒子系统到 3D Gaussian Splatting 革命性渲染，带你掌握浏览器端 3D 游戏开发的最新技术栈。
WebGPU PlayCanvas 3D游戏引擎 WebGL Compute Shader Gaussian Splatting 前端图形渲染

Kubernetes v1.36 深度实战：从用户命名空间 GA 到可变准入策略，云原生安全与 AI 工作负载的双重进化

Kubernetes v1.36 深度实战：从用户命名空间 GA 到可变准入策略，云原生安全与 AI 工作负载的双重进化
2026-05-22 00:18:38 +0800 CST view 371
Kubernetes v1.36（代号Haru）正式发布，包含用户命名空间GA、可变准入策略GA等70项增强功能，重点聚焦安全加固、AI/ML工作负载支持和大规模API可扩展性。
Kubernetes 云原生容器安全 AI工作负载

Kubernetes 1.36 深度实战：云原生编排的里程碑式进化——从 DRA 革命到调度器重构的全链路解析

Kubernetes 1.36 深度实战：云原生编排的里程碑式进化——从 DRA 革命到调度器重构的全链路解析
2026-05-08 16:39:08 +0800 CST view 377
深度剖析 Kubernetes 1.36 版本的核心特性：DRA 动态资源分配、调度器重构、Pod 资源原地调整等里程碑式进化，包含完整代码实战和迁移指南。
Kubernetes 云原生 DRA 调度器容器编排

Kubernetes 1.36 全链路深度解析：DRA 异构计算革命与调度器智能化重构实战

Kubernetes 1.36 全链路深度解析：DRA 异构计算革命与调度器智能化重构实战
2026-05-08 16:39:33 +0800 CST view 259
深度剖析 Kubernetes 1.36 版本的核心特性：DRA 动态资源分配、调度器重构、Pod 资源原地调整等里程碑式进化，包含完整代码实战和迁移指南。
Kubernetes 云原生 DRA 调度器容器编排

Docker AI Toolkit 2026 深度实战：生产级 AI 工程化完全指南

Docker AI Toolkit 2026 深度实战：生产级 AI 工程化完全指南
2026-05-30 19:42:17 +0800 CST view 136
从 MLOps 到边缘推理，从模型编译到统一部署——Docker AI Toolkit 2026 如何将 AI 工程化从「手工炼丹」升级为「工业流水线」
Docker AI 工程化 MLOps 容器化

TimesFM 2.5 深度解析：当时间序列预测终于学会零样本

TimesFM 2.5 深度解析：当时间序列预测终于学会零样本
2026-04-08 16:35:10 +0800 CST view 609
Google TimesFM 2.5 时间序列预测基础模型深度解析：200M参数零样本预测，16k上下文，Decoder-only Transformer架构，Patch分词，Monash基准测试击败监督模型
时间序列机器学习 Google Transformer

SubCube 深度实战：亚二次稀疏注意力 SSA 如何打破 Transformer 的 O(n²) 铁律——1200万 Token 时代从架构原理到生产级部署的完全指南（2026）

SubCube 深度实战：亚二次稀疏注意力 SSA 如何打破 Transformer 的 O(n²) 铁律——1200万 Token 时代从架构原理到生产级部署的完全指南（2026）
2026-05-31 08:21:47 +0800 CST view 143
Subquadratic发布的SubQ模型采用SSA亚二次稀疏注意力架构，实现1200万Token上下文窗口，在MRCR v2基准测试中碾压GPT-5.5。本文从架构原理、基准分析、代码实战到生产部署全面解读这场注意力革命。
SSA Subquadratic SubQ Transformer 注意力机制长上下文 RAG 稀疏注意力 AI架构大模型

分布式 LLM 推理架构深度实战：从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析

分布式 LLM 推理架构深度实战：从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
2026-05-09 03:39:58 +0800 CST view 342
深度解析分布式 LLM 推理架构，从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进。涵盖推理引擎层、编排调度层、Kubernetes 多机多卡部署实战、性能优化技巧及成本优化策略。
LLM vLLM 分布式推理 Kubernetes Ray 推理引擎

MIT黑科技：TriAttention如何用三角函数让大模型「记住」超长上下文

MIT黑科技：TriAttention如何用三角函数让大模型「记住」超长上下文
2026-04-18 12:45:10 +0800 CST view 451
深度解析MIT/NVIDIA/浙大联合发布的TriAttention技术，用三角函数预测注意力分布，实现KV Cache智能压缩，让超长上下文推理成为可能
大模型注意力机制 KV缓存 Transformer 深度学习 AI优化

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