2024AI+研发数字峰会：基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系.pdf
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- 时间：2025/03/21
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该文档聚焦于人工智能大模型（LLM）在训练与推理阶段的性能优化体系构建。核心内容围绕如何利用eBPF（扩展伯克利包过滤器）技术和Agent（智能体）架构，解决大规模语言模型部署中的底层资源调度、网络通信优化及系统级监控问题。
文档深入探讨了eBPF在Linux内核层面的可观测性与可编程能力，如何实现对LLM训练集群和推理服务的高精度追踪与性能调优。同时，结合Agent技术，分析其在自动化运维、智能资源分配及故障自愈方面的应用，旨在通过底层基础设施与上层智能应用的协同，提升LLM系统的整体效率、稳定性及可扩展性，为AI基础设施的技术演进提供实践参考。
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