现代人工智能架构面临分散计算资源的挑战，Kubernetes成为管理地理分布式AI基础设施的关键。k0smos堆栈通过三个技术层次简化跨站点网络和异构硬件管理。与德国创新局合作的项目展示了如何整合不同GPU资源，实现高效的分布式训练，证明了在动态环境中运行AI工作负载的可行性。

Modular在MLSys 2026大会上讨论了推理技术的最新进展，强调AI代理在低级代码生成中的重要性。会议展示了多种优化技术，如高效的KV缓存管理和异构硬件应用，以提升推理性能。Modular的架构支持跨组件优化，以适应行业需求的变化。

TornadoVM项目最近发布了2.0版本，旨在为Java提供异构硬件运行时，自动加速Java程序，支持多核CPU、GPU和FPGA，适合机器学习和深度学习应用。新版本还推出了LLM推理库，提升了性能和易用性。该项目由曼彻斯特大学的Beehive实验室领导。

AXLearn是一个专注于模块化和异构硬件支持的深度学习系统，便于大规模模型训练。其内部接口严格封装，支持快速开发和实验。通过量化代码行复杂度，AXLearn在扩展时保持恒定复杂度，集成新特性如旋转位置嵌入仅需10行代码，性能与先进系统相当。