Next-generation compute infrastructure आधार
हम bare-metal hardware से container orchestration तक fully optimized compute environment देते हैं, जिसे demanding workloads के लिए layer by layer tune किया गया है।
Serverless scheduling क्षमता
Live traffic के साथ instances scale करें, idle capacity घटाएं और changing demand में inference endpoints responsive रखें।
Low-latency inference acceleration क्षमता
Optimized TensorRT और vLLM runtime paths generic serving stacks की तुलना में throughput और response time सुधारते हैं।
1// High-throughput inference with vLLM2from vllm import LLM, SamplingParams34prompts = ["Explain quantum computing in 100 words."]5sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)67llm = LLM(model="llama-3-70b-instruct", tensor_parallel_size=4)8outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)Serverless scheduling क्षमता
Live traffic के साथ instances scale करें, idle capacity घटाएं और changing demand में inference endpoints responsive रखें।
Low-latency inference acceleration क्षमता
Optimized TensorRT और vLLM runtime paths generic serving stacks की तुलना में throughput और response time सुधारते हैं।
Global active-active deployment क्षमता
Regional compute pools और redundancy high-concurrency traffic spikes के दौरान inference services stable रखने में मदद करते हैं।
Recommended compute profiles सूची
इस workload के लिए हमने performance, efficiency और delivery readiness balance करने वाले GPU profiles चुने हैं।
