Virtual Tensors устраняют data movement в DNN
Data movement optimization через virtual tensors: как VTC снижает latency и устраняет лишние операции в DNN компиляции.
FSM-бенчмарк для оценки сетевых AI-агентов
FSM benchmark network configuration: как NetAgentBench выявляет сбои LLM-агентов в динамических сетевых сценариях и multi-turn поведении.
Hive federation для data warehouse без даунтайма
Hive federation в data warehouse: как перейти от монолита к распределённой архитектуре без даунтайма и потери консистентности данных.
Edge-cloud multi-agent с децентрализацией
Edge-cloud multi-agent архитектура с децентрализацией управления: как снизить latency, трафик и повысить устойчивость в мобильной автоматизации. —>
Low latency systems и контроль коммуникаций
Как проектировать low latency systems: контроль коммуникаций, Disruptor, Aeron и компромиссы между скоростью и архитектурой.
CPU-free LLM inference без участия CPU
CPU-free LLM inference: как убрать CPU из критического пути и стабилизировать latency в LLM serving архитектурах.
Agentic systems без перегруза контекста
Как agentic system управляет context window через Journal, Review и Timeline, снижая latency и улучшая согласованность multi-agent reasoning.
KV cache optimization for multi-LoRA agents
KV cache optimization в multi-LoRA serving: как ForkKV снижает потребление памяти и увеличивает throughput LLM-инференса.
Root cause analysis как код в системах SRE
Как превратить root cause analysis в код: разбор подхода Meta DrP, автоматизации расследований и снижения MTTR в SRE системах.
Platform Program split в Uber под давлением роста
Как Platform Program split помог Uber снять блокировки разработки и перейти к microservices под давлением гиперроста.