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English(EN) LLM Serving on Kubernetes in 2026: What's Solved and What's Still Open

Kubernetes LLM 服务：拥挤的领域与关键的差距已识别

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

在 Kubernetes 上部署大型语言模型的服务领域正在迅速发展，许多曾经开放的挑战现在已被资金雄厚的项目和标准所解决。KV 缓存感知路由、预填充/解码分离、分数 GPU 共享和基本 GPU 调度原语等领域正变得拥挤。然而，仍然存在显著的差距，特别是在将模型权重分发视为一等 Kubernetes 原语方面，这目前会导致漫长的冷启动时间。 AI

影响 强调了高效 LLM 部署的关键基础设施差距，特别是在减少大规模应用的冷启动时间方面。

排序理由 文章分析了 Kubernetes 上 LLM 服务的现有和新兴解决方案，引用了学术论文和项目。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

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