🎯 情报来源：Cloud Blog
谷歌云近日发布GKE Inference Gateway解决方案，针对大语言模型(LLM)推理场景中的负载均衡痛点提供专项优化。该方案基于Kubernetes Gateway API扩展，通过实时监测GPU/TPU的KV Cache利用率等AI专属指标，实现比传统轮询算法更高效的请求路由。测试显示，在使用NVIDIA L4 GPU部署Gemma-3-1B模型时，推理延迟降低30%，吞吐量提升2.5倍。
技术文档详细演示了从集群配置到模型部署的全流程，包括vLLM框架集成、Hugging Face模型支持等关键环节。方案支持动态扩展多种NVIDIA GPU资源（L4/A100/H100），可无缝对接Google Cloud Armor等安全服务，并提供专属的云监控仪表盘。
💡 核心要点
- 智能路由算法：基于KV Cache利用率（通常占GPU内存70%以上）实现请求分发，相比传统LB提升GPU利用率40%
- 多模型支持：单端点可管理多个基础模型及LoRA适配器，实测模型密度提升3倍
- 简化运维：提供专用控制平面，集成云监控、自动扩展（支持按KV Cache指标伸缩）
- 广泛兼容性：支持所有Hugging Face兼容模型，包括Gemma、Llama、Mistral等主流开源LLM
- 灵活硬件配置：适配L4(入门级)到H100(旗舰级)全系列NVIDIA GPU
📌 情报分析
技术价值：极高 – 首次在K8s生态实现面向LLM的细粒度负载感知，KV Cache监控维度属行业创新
商业价值：高 – 可降低30%推理成本（案例显示A100集群利用率从58%提升至82%）
趋势预测：高 – 随着70B+参数模型普及，专用推理网关将成云服务商标配能力