Together AI 深度解析：如何为突发性 LLM 推理做自动扩缩容

zainhas · x · 2026-08-08

LLM 推理的流量突发性使其自动扩缩容逻辑与传统 Web 服务截然不同。Together AI 发布了一篇深度技术文章，专门探讨了专用推理端点的自动扩缩容策略。

文章指出，过度配置会导致 GPU 闲置浪费，而配置不足会使服务延迟在超载时呈非线性急剧恶化。作者详细介绍了如何选择合适的扩缩容指标（如飞行中请求数、TTFT、GPU 利用率和 Token 吞吐量），并调整扩容和缩容的时间窗口。此外，文章还通过实验对比了在同一负载下，三种不同扩缩容策略的实际表现。