Virtuelle Tensoren beseitigen Datenbewegung in DNN
Datenbewegungsoptimierung durch virtuelle Tensoren: wie VTC die Latenz senkt und überflüssige Operationen in der DNN-Kompilierung beseitigt.
KI-Lösungen
KI-Lösungen auf ThecoreGrid stehen für praxisnahe Engineering-Ansätze zur Entwicklung und zum Betrieb von KI- und LLM-Systemen in produktiven Highload-Umgebungen.
Wir zeigen, wie skalierbare Architekturen, belastbare Daten- und Feature-Pipelines sowie effiziente Inference- und Training-Infrastrukturen aufgebaut werden — mit Fokus auf Latenz, Kostenkontrolle und Ausfallsicherheit. Die Inhalte basieren auf BigTech-Erfahrungen: Post-Mortems realer Incidents, bewährte MLOps- und DevOps-Patterns, Observability, Security und Governance für KI-Produkte. Statt oberflächlicher „How-to“-Guides liefern wir technische Tiefenanalyse: Integration von LLMs in bestehende Services, RAG-Architekturen, Orchestrierung, Caching-Strategien, Vektor-Datenbanken, CI/CD für ML und Qualitätsmanagement von Modellen im Betrieb. Der Tag „KI-Lösungen“ richtet sich an Architekten, ML-, Backend-, Platform- und SRE-Teams, die KI in kritischen Systemen zuverlässig, wartbar und skalierbar einsetzen wollen.
FSM-Benchmark zur Bewertung von Netzwerk-AI-Agenten
FSM-Benchmark Netzwerk-Konfiguration: wie NetAgentBench Fehler von LLM-Agenten in dynamischen Netzwerkszenarien und im Multi-Turn-Verhalten aufdeckt.
Edge-Cloud-Multi-Agent mit Dezentralisierung
Edge-Cloud-Multi-Agent-Architektur mit Dezentralisierung der Steuerung: wie man Latenz, Traffic senkt und die Robustheit in der mobilen Automatisierung erhöht. –>
CPU-freie LLM-Inferenz ohne CPU-Beteiligung
CPU-freie LLM-Inferenz: wie man die CPU aus dem kritischen Pfad entfernt und die Latenz in LLM-Serving-Architekturen stabilisiert.
Agentische Systeme ohne Kontextüberlastung
Wie ein agentisches System das Kontextfenster über Journal, Review und Timeline verwaltet, dabei die Latenz reduziert und die Konsistenz im Multi-Agenten-Reasoning verbessert.
KV-Cache-Optimierung für Multi-LoRA-Agenten
KV-Cache-Optimierung im Multi-LoRA-Serving: wie ForkKV den Speicherverbrauch senkt und den Durchsatz der LLM-Inferenz erhöht.
P2P-Verteilung von Modellen in Kubernetes ohne Engpässe
P2P-Verteilung von Modellen löst das Problem des Ladens großer Artefakte in Kubernetes. Wir analysieren, wie Dragonfly die Belastung des Ursprungs verringert und die Lieferung beschleunigt. Das Problem zeigt sich nicht sofort — bis die Größe der Modelle und der Maßstab des Clusters zu multiplizieren beginnen. Ein typisches Szenario: 200 GPU-Knoten in Kubernetes und ein Modell … Weiterlesen
ThecoreGrid Radar: GPU-first Inference, Agentensysteme als Plattform und die neue Ökonomie verteilter
LLM-Infrastruktur, GPU-Inference, Agentensysteme, Verteilte Systeme, High Performance Computing, HPC, Cloud Native, Dateninfrastruktur
Agent Reliability Score und Plattformverträge
Der Agent Reliability Score zeigt, warum KI-Agenten nicht in der Modellierung, sondern in der Plattform scheitern. Der Schlüssel liegt in der Kontrolle des Kontexts und sicheren Aktionen. Das Problem zeigt sich nicht sofort — bis der Agent beginnt, im realen Umfeld zu agieren. In mehreren Fällen lag der Fehler nicht im Modell, sondern im Fehlen … Weiterlesen
DWDP für LLM-Inferenz ohne inter-GPU-Synchronisation
Wie DWDP die LLM-Inferenz optimiert, indem es die inter-GPU-Synchronisation beseitigt und den Durchsatz in Multi-GPU-Systemen erhöht.