KV缓存饱和：SageMaker推理网关解决GPU瓶颈
amazon-sagemaker-inference-gateway生成式推理系统面临芯片内存容量与终端用户延迟需求之间的物理张力。KV缓存结构存储先前上下文，直接驻留在GPU的VRAM内。传统Kubernetes负载均衡器缺乏对这些累加器内部状态的可见性，导致非对称饱和：某些节点达到内存限制并启动向系统RAM的交换操作，放大响应时间，而其他节点则处于低利用率状态。Amazon SageMaker Inference Gateway通过动态路由机制解决此问题，将请求导向具有足够剩余空间以容纳新生成上下文的Pod，避免容器重启和状态丢失。
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