AI推理：如何实现吞吐翻倍、时延降90%与GPU资源节省26%？
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内容提要
京东云推出云原生AI推理框架，解决传统推理系统的稳定性、资源利用率和性能瓶颈问题。该框架通过智能流量调度、自动弹性扩缩容和故障自愈机制，提升推理效率和资源利用率，短文吞吐提升超过120%，GPU资源节省约26%。
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关键要点
- 京东云推出云原生AI推理框架，解决传统推理系统的稳定性、资源利用率和性能瓶颈问题。
- 该框架通过智能流量调度、自动弹性扩缩容和故障自愈机制，提升推理效率和资源利用率。
- 短文吞吐提升超过120%，GPU资源节省约26%。
- 系统设计遵循解耦与组合、扩展性优先和引擎无感接入的原则。
- 通过长短文分桶与跨集群调度，显著降低短文TTFT，提升整体吞吐。
- 实现全场景自动弹性伸缩，提升资源利用率，节省GPU卡时。
- 故障自愈机制提高了系统的稳定性和业务连续性，减少人工干预。
- 客户案例显示，云原生系统显著提升了GPU吞吐能力和用户请求响应率。
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延伸问答
京东云的AI推理框架解决了哪些传统推理系统的问题？
该框架解决了稳定性不足、资源利用率低、推理性能瓶颈和定制成本高等问题。
京东云的AI推理框架如何提升推理效率？
通过智能流量调度、自动弹性扩缩容和故障自愈机制，提升推理效率和资源利用率。
短文和长文的吞吐量提升了多少？
短文吞吐提升超过120%，长文吞吐提升约30%。
该框架在GPU资源利用方面有什么成效？
框架实现了GPU资源节省约26%。
京东云的AI推理框架如何实现故障自愈？
通过实时健康监测，快速感知故障容器并进行隔离，启动新副本实现故障自愈。
云原生AI推理框架的设计原则是什么？
设计原则包括解耦与组合、扩展性优先和引擎无感接入。
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