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客户端与服务器如何通信:HTTP/1.1、HTTP/2、REST、WebSockets、GraphQL、gRPC和Protocol Buffers完全手册

本文深入探讨客户端与服务器通信的底层原理,涵盖TCP/TLS基础、HTTP/1.1至HTTP/3的演进、JSON与Protocol Buffers等数据格式,以及REST、GraphQL、WebSockets、SSE和gRPC等通信架构。文章分析各技术的设计动机、优缺点及适用场景,旨在帮助工程师根据系统需求做出合理的架构决策,而非盲目选择熟悉的技术。

客户端与服务器如何通信:HTTP/1.1、HTTP/2、REST、WebSockets、GraphQL、gRPC和Protocol Buffers完全手册

freeCodeCamp.org freeCodeCamp.org · 2026-07-23T23:14:49Z
750B MoE 模型从自建 RoCE 集群迁移至 AWS EFA:Prefill-Decode 分离推理的通信架构验证

本文探讨了750B MoE模型从自建RoCE集群迁移至AWS EFA的过程,验证了Prefill-Decode分离推理的通信架构。客户希望利用AWS的弹性算力扩展本地GPU资源,降低硬件风险。通过理论分析和实际测试,比较了AWS EFA与自建RoCE集群的性能,发现EFA在复杂通信负载下表现良好,尽管在某些延迟指标上略逊一筹,但在尾延迟稳定性上有显著优势。整体来看,EFA已可替代RoCE,尤其在对尾延迟敏感的场景中表现出色。

750B MoE 模型从自建 RoCE 集群迁移至 AWS EFA:Prefill-Decode 分离推理的通信架构验证

亚马逊AWS官方博客 亚马逊AWS官方博客 · 2026-06-18T01:33:28Z

本文提出了一种多智能体强化学习的通信架构,旨在帮助智能体在部分可见环境中有效发送信息。该方法通过奖励机制促进定向行为,增强智能体间的协调能力。研究表明,该架构在多种环境中表现优异,能够适应新任务并检测异常事件,从而提升多智能体的协作效率。

需求感知的定制化多智能体通信协议与上界训练

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-11T00:00:00Z
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