大模型时代的算力调度：从单机到分布式集群的演进路径
随着大语言模型参数规模突破万亿，传统的单节点 GPU 训练模式已无法满足需求。本文从数据并行、模型并行、流水线并行三种主流范式出发，深入分析 Kubernetes 原生调度器的局限性，并介绍 Wise2C 自研调度引擎的拓扑感知调度、Gang Scheduling 和弹性伸缩策略。
AI Agent 工作流编排：云原生架构下的最佳实践
当多个 Agent 需要协作完成一个业务流程时，如何保障任务的可靠编排、状态持久化和异常回滚？本文介绍基于事件驱动架构（EDA）的 Agent 编排方案，结合 Kubernetes CRD 实现声明式工作流定义，通过 Saga 模式实现分布式事务的最终一致性。
GPU 集群资源碎片化治理：Kubernetes 调度器的深度优化
资源碎片化是导致 GPU 利用率低下的首要元凶。本文系统性分析了节点内碎片、跨节点碎片和时间碎片三类场景，提出 BFD 装箱优化策略，并介绍通过 GPU 虚拟化（MIG/vGPU）实现细粒度资源切割的实践方案。
Token 经济学：构建可持续的 AI 推理服务计费体系
Token 已成为 AI 服务的核心计量单位，但不同模型、不同精度下的成本差异可达 10 倍以上。本文对比三种计费模式的优劣，提出基于「加权 Token」的混合计费方案，并介绍实时 Token 消耗监控与成本预警系统。
RAG 系统的工程化实践：从原型到生产级架构的完整路线图
从 Demo 到生产环境之间存在巨大鸿沟。本文基于 Wise2C 为多个金融和制造业客户实施 RAG 系统的实战经验，详细拆解文档预处理流水线、混合检索架构（稠密向量 + BM25 + 知识图谱）以及 Kubernetes 弹性部署方案。
异构算力统一纳管：构建 GPU/NPU/CPU 混合调度平台的技术挑战与解决方案
AI 基础设施正从单一 NVIDIA GPU 生态走向多元异构时代。本文深入分析设备抽象层标准化、算子兼容性适配、跨架构性能基准和统一监控体系四大挑战，分享 Wise2C 的「算力当量」统一度量模型。