LLM-Multi-Agent-System Holos und Architektur des Agentic Web
Wie das LLM-Multi-Agent-System Holos aufgebaut ist: Architektur des Agentic Web, Koordination von Agenten, wirtschaftliches Modell und Skalierung auf Millionen von Agenten.
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.
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 –>
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. –>
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.
MoE Expertenreplikation ohne übermäßigen Speicherverbrauch
Wie man die MoE-Expertenreplikation optimiert: Analyse von CRAFT, Lastenverteilung und Steigerung des Durchsatzes ohne übermäßigen GPU-Speicherverbrauch.
SageMaker AI beschleunigt die ML-Pipeline von Edge-Robotern
Wie eine ML-Pipeline auf Basis von Amazon SageMaker das Training beschleunigt und die Kosten für Datenannotation in Edge-Robotern und verteilten Systemen reduziert
LLM-Agenten für B2G Ko-Simulation von Energiesystemen
Wie LLM-Agenten die Building-Grid-Ko-Simulation durch DAG und Multi-Agenten-Orchestrierung automatisieren, wodurch Fehler und Komplexität der Pipelines reduziert werden.