背景与挑战
在过去两年中，强大的AI模型(包括开源和专有模型)已成功为个人和组织提供了广泛的应用场景。然而，在生产环境中部署这些模型面临着诸多挑战，特别是在推理效率和成本优化方面。
创新框架发布
美国开源技术提供商红帽人工智能（Red Hat AI）推出了一个解决方案框架llm-d。这是一个基于Kubernetes的分布式推理框架，构建在目前最广泛使用的开源推理加速框架vLLM之上。该框架由红帽与谷歌云（Google Cloud）、IBM研究院、英伟达（NVIDIA）、AMD、思科（Cisco）和英特尔（Intel）等科技巨头合作开发。
核心技术特性
llm-d框架具有多项创新技术特性：
- 预填充和解码分离：区分输入上下文处理和令牌生成，实现跨服务器分布式处理
- 键值（KV）缓存卸载：将缓存转移到CPU或网络内存，减轻GPU负担
- Kubernetes原生支持：通过集群和控制器实现高效资源调度
性能突破
在双节点NVIDIA H100集群测试中，llm-d展现出显著性能优势：
- 首个令牌生成时间缩短3倍
- 符合SLA的每秒查询数（QPS）提升50-100%
- 谷歌云早期测试显示代码补全场景响应速度提升2倍
行业影响与发展
IBM AI平台副总裁阿曼德·鲁伊兹（Armand Ruiz）认为，llm-d的发布标志着企业AI的重要转折点。近年来，Cerebras、Groq和SambaNova等公司也在积极开发AI推理加速解决方案。Groq公司创始人兼CEO乔纳森·罗斯（Jonathan Ross）提出，计划到2027年底提供全球半数的AI推理算力。
研究进展
华为云和苏州大学最近发布的研究《驯服巨人：高效LLM推理服务调查》深入探讨了LLM推理优化方法，涵盖实例级和集群级的多种技术创新。
同时，vLLM在3月推出的"生产堆栈"解决方案，通过分布式缓存共享和智能自动扩展，帮助早期用户在保持性能的同时降低30-40%部署成本。