KI-Infrastruktur steht vor neuen Herausforderungen: Modelle wachsen, heterogenes Computing und Agentenkomplexität verändern das Feld
Da die Architekturen von KI-Modellen immer komplexer und vielfältiger werden, muss sich die KI-Infrastruktur an heterogenes Computing, Multi-Modell-Pipelines und steigende agentengetriebene Arbeitslasten anpassen. Experten von Huawei, Inferact vLLM und 4Paradigm diskutieren zentrale Herausforderungen: Verwaltung verschiedener KI-Beschleuniger (NVIDIA, Ascend, Cambricon usw.), Optimierung multimodaler Inferenz und wie KI schließlich viel von der Infrastrukturverwaltung automatisieren könnte, wobei sich Ingenieure von der Implementierung hin zur Planung und SLA-Definition verschieben.
Huawei
4Paradigm (Fourth Paradigm)
DeepSeek
Alibaba/Qwen
Cosmos (NVIDIA)
Google/DeepMind
Meta
Anthropic
InfoQ 中国29.07 · 06:01
