在网易游戏，我们发现大语言模型（LLM）推理的关键在于数据传输速度。通过使用Fluid，我们将模型加载时间从42分钟缩短至3分钟，显著提高了推理效率。同时，Fluid支持跨命名空间共享模型，减少内存浪费，简化操作，使得在Kubernetes上进行LLM推理变得可行且高效。

Fluid被CNCF技术监督委员会接受为孵化项目，旨在提升Kubernetes环境中的数据访问和管理能力。该项目由南京大学、阿里云和Alluxio社区共同开发，支持多种存储系统，满足数据科学家的需求，实现数据灵活访问和动态调整。

文章回顾了作者在2025年的梦境与经历，展现了对电影形式和实验性的热爱，描述了与家人朋友的互动及奇特遭遇，反映了对记忆和感官的探索。

Fluid是一个开源项目，旨在提升Kubernetes环境中大数据与AI应用的数据访问性能。它通过统一的数据抽象和可扩展的缓存运行时，改善I/O性能，支持自动化数据操作和数据感知调度，适用于深度学习训练和数据分析。

Fluid是一个开源项目，提供Kubernetes原生的数据抽象和加速，适用于大数据和AI应用。它整合异构存储为统一的数据集，提升I/O性能和延迟，支持分布式缓存和自动化数据操作，适合大规模训练和数据分析。

Vercel的AI Gateway是一个Node.js服务，通过单一接口连接多个AI模型，每天处理数十亿个令牌。它利用Fluid技术高效扩展，按实际CPU运行时间计费，确保全球低延迟、高效、可靠的AI功能。

Fluid Storage是一种新一代存储架构，具备弹性和零拷贝分叉，兼容Postgres等数据库，支持快速扩展和缩减，提供一致的性能和可预测的成本，满足现代开发者和代理的需求。

独立开发者Theo Browne发布了Fluid compute与Cloudflare Workers的服务器端渲染性能基准测试，结果显示Fluid compute在计算密集型任务中比Cloudflare Workers快1.2到5倍，且响应时间更一致。Fluid compute支持标准Node.js和Python，并在同一云区域部署以减少网络延迟。

在vercel.json中设置"fluid": true，可以为特定部署启用Fluid计算，团队可选择性测试和采用，而无需更改全局项目设置。

Vercel通过保持实例运行等优化措施，解决了传统无服务器架构的冷启动问题，99.37%的请求无冷启动，提升了响应速度，确保用户首次访问体验流畅，适用于各种规模的应用。

Fluid compute是一种高效的无服务器计算方法，结合主动CPU定价，客户可节省高达95%的成本。Vercel通过改进基础设施和安全传输协议，实现流式响应，优化资源利用率，支持Python等多种语言。

Fluid计算模型为I/O密集型任务提供高效解决方案，通过智能资源共享降低成本，采用按需计费的CPU模式，仅在实际使用时收费，优化云资源使用，减少浪费，提升性能。

Vercel Functions在Fluid Compute上实施了主动CPU定价，仅在CPU使用时收费，从而降低了空闲成本。定价基于主动CPU时间、配置内存和调用次数，适用于所有Hobby、Pro和新Enterprise团队。

Fluid优雅地处理Node.js中的未捕获异常和未处理拒绝，通过记录错误、允许进行中的请求完成，然后退出进程，避免意外终止并发请求。

Fluid Compute 现已支持 Vercel 项目的增量静态再生（ISR），无需配置更改，能降低高并发工作负载成本高达 85%。它结合了服务器效率与无服务器灵活性，支持 Node.js 和 Python。

PeopleSoft平台持续改进，特别是在用户体验方面。Fluid Dashboards功能突出，提供交互式数据展示和可视化，支持个性化设置，便于访问相关报告和资源。

新Vercel项目默认采用Fluid计算，能够在高并发负载下节省最多85%的成本。Fluid结合了服务器的强大与无服务器的灵活性，支持Node.js和Python，无需基础设施管理。

Vercel推出Vercel Fluid，一种弹性计算模型，允许单个工作者处理多个请求，优化计算效率，减少冷启动问题，支持高并发调用，适合视频流等任务。新功能包括waitUntil API和可观察性仪表板，提升性能和成本效益。

Fluid compute是Vercel的新计算模型，旨在实时扩展、提高成本效率并减少开销。它动态调整流量需求，优化资源使用，降低冷启动影响。Vercel Functions路由器通过实时指标智能管理请求，确保低延迟执行。Fluid compute可减少高达85%的计算成本，用户仅为实际使用的计算付费。