[ML] How Amazon scaled Rufus by building multi-node inference using AWS Trainium chips and vLLM

⚡ How Amazon scaled Rufus by building multi-node inference using AWS Trainium chips and vLLM

原文链接: How Amazon scaled Rufus by building multi-node inference using AWS Trainium chips and vLLM 作者: James Park 发布日期: 2025-08-13 17:01:52 UTC

📋 内容摘要

这篇文章详细介绍了亚马逊如何扩展其AI购物助手Rufus的推理能力。文章描述了团队如何使用AWS Trainium芯片和vLLM开源库构建多节点推理解决方案，以支持大规模LLM模型部署。主要技术亮点包括：1) 采用领导者/跟随者架构进行多节点推理；2) 使用混合并行策略实现跨节点计算和内存带宽优化；3) 基于Amazon ECS构建多节点推理单元抽象层；4) 利用EFA实现高带宽、低延迟的跨节点通信；5) 实现了网络拓扑感知的节点放置优化。该解决方案成功部署在数万个AWS Trainium芯片上，支持了包括Prime Day在内的大规模流量，显著提升了用户体验。

🔗 相关信息

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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Amazon EC2
• Amazon Elastic Container Service
• Architecture
• AWS Trainium
• Customer Solutions

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