本文介绍Kimi K3模型在1M上下文强化学习与线上服务中的系统设计，核心是状态管理。KV块和KDA状态通过write-back策略在GPU与DRAM池间迁移，训练态让位NVMe，参考模型权重借梯度缓冲槽位流入GPU，沙箱支持pause/fork/snapshot，集群调度采用缓存亲和与预算准入，确保资源高效利用。

AI工厂是共享GPU基础设施的平台，核心挑战是利用率与租户隔离。通过Kubernetes原生工具（如DRA、MIG、vCluster）实现资源分配与安全隔离，结合网络、存储、可观测性及可靠性层，支持多团队高效协作。关键在于平衡密度、隔离与成本，并确保拓扑感知调度，而非单纯部署技术。

本文对比传统烟囱式架构与音视频中台架构，从架构设计、资源利用、运维效率、扩展灵活性四维度分析差异。中台通过统一能力网关、全局资源调度、集中运维和模块化组合，提升复用率、降低复杂度，适合多场景企业；单场景仍可直接集成SDK。

本文系统梳理了2021至2026年间HDFS与YARN领域的45篇高质量论文，按CCF等级、引用数等标准筛选。HDFS重点涵盖元数据可扩展性（如λFS、FMCache）与纠删码优化（如LESS），YARN聚焦深度学习GPU集群调度（如Hadar、Rubick）。报告按Tier分级推荐，并归类研究热点，为分布式存储与资源调度研究提供参考。

燧原科技在深圳的HAMi社区Meetup上介绍了国产GPU在Kubernetes生态中的云原生集成方案，涵盖GPU Operator的全生命周期管理、资源调度、设备注入及推理优化。该方案通过标准化的CDI和DRA，提升国产GPU的管理效率与兼容性，解决设备不可见和资源管理复杂等问题，强调与HAMi的协作，推动异构算力的统一调度与优化，提升GPU利用率。

随着大型语言模型的发展，Kubernetes成为智能系统的重要平台。新功能如Volcano v1.14、Kthena v0.3.0和AgentCube提升了资源调度效率，简化了大模型部署，并支持异构自动扩展，推动AI基础设施进步。

K2.5 更新引发热议，推出多模态模型和自主智能体集群，支持任务分解与资源调度。用户可体验免费功能，付费集群模式适用于特定计划。Kimi 高效处理文档和信息检索，展现强大并行能力。未来将优化调度、增强协作，拓展工具集成，推动 AI 发展。

随着数据中心电力和硬件成本上升，组织们在Kubernetes上运行AI项目时寻求提高效率。Cloud Native Computing Foundation推出了Kubernetes调度器的增强功能DRA，允许用户更精确地分配资源，通过新的API提供设备属性，优化资源调度，提升GPU和CPU集群的性能。

本文探讨了 Google ADK 的上下文机制及其在智能体开发中的重要性。上下文管理通过会话状态、数据传递和服务访问，解决了状态维护和资源调度问题。ADK 的设计提升了上下文管理效率，使智能体有效运行并保持状态记忆，同时提供简洁的开发接口。

Mithril的多云平台整合了GPU、CPU和存储，旨在解决GPU利用率低的问题。创始人Jared Quincy Davis指出，市场资源配置不当导致许多GPU未被有效利用，呼吁更灵活的资源调度和定价模型以提升效率。

本文探讨了在Kubernetes环境中使用HAMi实现GPU资源的虚拟化与调度，以满足小模型和大模型对显存与算力的隔离需求。HAMi通过智能调度和资源管理，提高了GPU的利用效率，解决了Nvidia现有方案的不足之处。

动态资源分配（DRA）是Kubernetes的新特性，旨在提高GPU等专用硬件的管理效率。与传统设备插件架构相比，DRA支持动态资源分配、共享和细粒度配置，解决了资源利用不足的问题。通过新API对象如资源声明和设备类别，DRA优化了资源调度和管理，以适应现代工作负载需求。

GAEA与DEPIN结合，实现去中心化AI与物理基础设施的深度融合，解决基础设施不足和资源调度不均的问题。GAEA整合物理资源，DEPIN提供基础设施支持，降低成本、提升资源利用率。通过智能合约，确保资源调度的公平性与透明性，增强网络可靠性与稳定性，保护数据隐私。