Virtual Tensors устраняют data movement в DNN
Data movement optimization через virtual tensors: как VTC снижает latency и устраняет лишние операции в DNN компиляции.
«Архитектура и инфраструктура» на ThecoreGrid объединяет системное проектирование и инфраструктурные практики для создания масштабируемых и надежных систем уровня BigTech. Категория охватывает распределенные архитектуры, highload-паттерны, cloud-native подходы, а также базовые слои: compute, networking и storage. В центре внимания реальные инженерные решения и компромиссы: как балансировать надежность, производительность, стоимость и развитие систем во времени. Темы включают Infrastructure as Code, Kubernetes, multi-region deployment, управление трафиком и platform design. Контент основан на опыте эксплуатации production-систем: разборы post-mortems, миграции и работа инфраструктуры под высокой нагрузкой. Вместо абстрактной теории предлагаем практические паттерны и анализ решений из BigTech. Категория будет полезна архитекторам, backend- и platform-инженерам, DevOps- и SRE-командам, которые строят и поддерживают сложные распределенные системы и критичную инфраструктуру.
Data movement optimization через virtual tensors: как VTC снижает latency и устраняет лишние операции в DNN компиляции.
FSM benchmark network configuration: как NetAgentBench выявляет сбои LLM-агентов в динамических сетевых сценариях и multi-turn поведении.
Hive federation в data warehouse: как перейти от монолита к распределённой архитектуре без даунтайма и потери консистентности данных.
Edge-cloud multi-agent архитектура с децентрализацией управления: как снизить latency, трафик и повысить устойчивость в мобильной автоматизации. —>
Как проектировать low latency systems: контроль коммуникаций, Disruptor, Aeron и компромиссы между скоростью и архитектурой.
CPU-free LLM inference: как убрать CPU из критического пути и стабилизировать latency в LLM serving архитектурах.
Как agentic system управляет context window через Journal, Review и Timeline, снижая latency и улучшая согласованность multi-agent reasoning.
KV cache optimization в multi-LoRA serving: как ForkKV снижает потребление памяти и увеличивает throughput LLM-инференса.
Как превратить root cause analysis в код: разбор подхода Meta DrP, автоматизации расследований и снижения MTTR в SRE системах.
Как Platform Program split помог Uber снять блокировки разработки и перейти к microservices под давлением гиперроста.
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.