Meta分布式推理运维
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Meta工程师Nishant Gupta与Naman Ahuja在AI Engineer World's Fair 2026上指出，随着Agentic AI兴起，推理流量已超越传统微服务成为增长最快的工作负载。面对GPU成本高、状态复杂（如KV缓存）及请求异质性大的挑战，Meta正构建专门的推理控制平面，通过工作流感知调度、连续批处理及预填充/解码分离等技术，将优化目标从单纯降低Token成本转向“每个成功任务的总成本”。这一转变标志着AI基础设施从模型训练向精细化推理运维的关键跨越。
事情怎么走到这一步
Meta在@Scale大会发布多租户AI推理架构，应对Feeds、Ads等实时高吞吐需求。
atscaleconference.com ↗Meta工程博客详解LLM推理并行技术（TP/CP/EP），优化TTFT和TTIT延迟指标。
engineering.fb.com ↗【背景】Meta存储团队揭示AI训练瓶颈已从算力转向I/O，提出新BLOB存储架构以消除GPU停顿。
tmtpost.com ↗Gupta与Ahuja在AI Engineer World's Fair发表演讲，定义推理为分布式系统问题，强调控制平面必要性。
aie-wf.sentry.dev ↗视频发布，深入探讨路由、缓存、调度耦合效应及“每成功任务成本”作为核心KPI。
youtube.com ↗
还没定论的部分
- Meta推理控制平面的具体开源计划或API规范何时公布？
- 在Agentic工作流中，如何量化“失败重试”对整体集群效率的具体影响阈值？