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English(EN) Scaling our K8s clusters to handle 10k+ concurrent AI inferences revealed a critical bottleneck in our custom gRPC load balancer. We've rewritten the routing lo

Graphwiz AI 通过重写负载均衡器将 AI 推理延迟降低 40%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Graphwiz AI 已优化其 Kubernetes 集群，以每秒处理超过 10,000 次并发 AI 推理。他们发现自定义 gRPC 负载均衡器存在重大瓶颈，并已重写了路由逻辑。此优化已将 p99 延迟降低了 40%。 AI

影响 优化 AI 推理的基础设施，可能提高 AI 应用的性能。

排序理由 这是针对特定工具的基础设施优化，而非前沿发布或重大行业事件。

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Graphwiz AI 通过重写负载均衡器将 AI 推理延迟降低 40%

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这是针对特定工具的基础设施优化，而非前沿发布或重大行业事件。
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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · graphwiz_ai ·

    将我们的 K8s 集群扩展到处理 10k+ 并发 AI 推理，暴露了我们自定义 gRPC 负载均衡器中的一个关键瓶颈。我们已重写了路由逻辑

    Scaling our K8s clusters to handle 10k+ concurrent AI inferences revealed a critical bottleneck in our custom gRPC load balancer. We've rewritten the routing logic to cut p99 latency by 40%. See the full DevOps deep dive → https:// graphwiz.ai Read the deep dives at graphwiz.ai #…

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