Network Slicing mit Vertrauensbeschränkungen ohne Verlust der Latenz
Online Network Slicing mit Vertrauensbeschränkungen: wie das Path-Link-Modell die Latenz reduziert und die VNF-Platzierung in einer Multi-Domain-Infrastruktur beschleunigt.
Reverse Address Translation in Multi-GPU-Systemen
Wie Reverse Address Translation die Latenz in Multi-GPU-Systemen beeinflusst und warum TLB-Misses All-to-All-Operationen in ML-Workloads verlangsamen.
Slice Spraying in GPU-Clustern ohne Blockierungen
Slice Spraying in GPU-Clustern: wie TENT die Latenz reduziert und den Durchsatz im LLM-Serving durch dynamische Datenbewegung erhöht –>
Verteilte Sequenzgenerierung ohne Engpässe
Verteilte Sequenzgenerierung ohne Engpässe: Wie man Datenbanksequenzen mithilfe von DynamoDB, Caching und asynchronem Refill in großem Umfang ersetzen kann.
Multi-Path-GPU-Verkehrsbalancierung ohne Engpässe
Die Multi-Path-Balancierung von GPUs beseitigt Netzwerkengpässe in Clustern. Eine Analyse von NIMBLE und dessen Einfluss auf Durchsatz und Latenz. –>
GitOps-Politik Kubernetes durch Kyverno und Argo CD
Die GitOps-Politik Kubernetes wird verwaltbar, wenn die Durchsetzung in den Lieferprozess integriert ist. Die Kombination aus Kyverno und Argo CD schließt diese Lücke auf der Ebene der Zulassung. Das Problem tritt nicht sofort auf – bis der Cluster beginnt, Ressourcen zu akzeptieren, die außerhalb des kontrollierten Prozesses erstellt wurden. Argo CD löst das Problem des … Weiterlesen
SKID-System von Identifikatoren für verteilte Systeme
SKID Identifikatoren: wie man Sortierbarkeit, Sicherheit und Zero-Lookup-Überprüfung in verteilten Systemen ohne doppelte Schlüssel kombiniert. –>
ThecoreGrid Radar: LLM-Infrastruktur verlagert sich in Disaggregation, Netzwerke werden programmierbar und Distributed-Systeme formal verifizierbar
LLM-Infrastruktur, Disaggregation, Distributed Systems, GPU-Cluster, Netzwerkanomalien, Serverless, AI-Agenten
LLM-Evaluierung im großen Maßstab auf Apache Spark
LLM-Evaluierung im großen Maßstab auf Apache Spark: wie die verteilte Architektur, Caching und statistische Überprüfung von Modellen funktioniert.
Skalierung unter Dauerlast – Engineering‑Lektionen von Uber
Von der Monolith‑Krise zu 5000 Services bei Uber.
Wie Ubers erster CTO Thuan Pham Monolithen zerlegte, Plattform‑Teams aufbaute und Microservices skalierte – Lektionen für Tech Lead & SRE.