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LLM Inference 성능을 극대화하는 EKS 아키텍처 개요 — vLLM, KV Cache-Aware Routing, Disaggregated Serving, LWS 멀티노드, Hybrid Node 통합의 시작점

vLLM PagedAttention·Continuous Batching·FP8 KV Cache 등 핵심 기술 정리와 llm-d/NVIDIA Dynamo의 KV Cache-Aware Routing 비교 및 Gateway 구성

对比 GPU 实例（p5、p4d、g6e）和 AWS 自研芯片（Trainium2、Inferentia2）在 vLLM 基础 Llama 4 模型服务中的性能和成本效率的基准测试

Mixture of Experts 模型的架构概念、分布式部署策略、性能优化原理

使用 NVIDIA Dynamo 对比聚合式与分离式 LLM 推理性能的基准测试 — 在 EKS 环境中运行 AIPerf 4 种模式

vLLM 的 PagedAttention、并行化策略、Multi-LoRA、硬件支持架构

基于 Kubeflow + MLflow + vLLM + ArgoCD GitOps 的端到端 ML 生命周期管理

llm-d 架构概念、KV Cache 感知路由、Disaggregated Serving、EKS Auto Mode 集成策略

以 Bedrock AgentCore 为基准，对比自建 EKS（vLLM、llm-d、Bifrost/LiteLLM）在功能、性能和成本方面的基准测试计划

vLLM·llm-d·MoE·NeMo — 在 GPU 上实际进行模型服务·分布式推理·微调的 AI 框架层

EKS GPU 节点策略、vLLM/llm-d 推理引擎、MoE 服务、NVIDIA GPU 堆栈指南

通过 LoRA Fine-tuning、Multi-LoRA 热交换、SLM Cascade Routing 构建按领域优化的模型服务流水线

基于 GLM-5.1 案例 — 大型开源模型 EKS 部署实战指南