Distributed LLM Inference on Kubernetes with llm-d, Wasm, & TornadoVM

Wasmtime 48 Denies Sockets by Default: What Breaks and Fixes

Wasmtime 48 denies TCP/UDP sockets by default. See what breaks, how to restore it on the CLI, and how to opt in when embedding Wasmtime.

Richard Geldreich's Blog: Basis Universal v2.6 update

Basis Universal v2.6 will expose its real-time analytical encoders through new APIs and tooling, with a new command line tool called basisu_pack shipping in January 2027. These encoders don't require SIMD, yet many are faster than other older search-based SIMD encoder designs. The update also plans official Python wheels for several platforms, transcoding performance increases, and large compression ratio improvements for XUASTC. CLI tools ship as both native binaries and secure WASM WASI executables.

A refreshed Network Policy Editor website and two new VS Code extensions

Meet the refreshed Network Policy Editor and two new VS Code plugins.

The Web Is More Than Enough, by Paul Ford

Web browsers enable incredibly rich app development—and that’s radically easier than it used to be.

Kubernetes Multi-Tenancy, Layer by Layer: Isolation Proved by Being Refused

“” is published by Filipe Motta in ITNEXT.

TinyGo 0.44 - Smaller, Faster, Better

Announcing TinyGo 0.44 with smaller and faster programs, more multicores on microcontrollers, support for Arduino UNO R4, new drivers, and big Bluetooth updates!

Why Other Requests Change Your LLM’s Output

+ an update on Harness Engineering 2.0.

6 KV Cache Quantization Approaches

Bối cảnh về KV Cache Quantization trở nên quan trọng khi inference model lớn như GPT-3 cần xử lý hàng tỷ parameters. Nguyên nhân kỹ thuật là do KV Cache chiếm tới 40% bộ nhớ VRAM, tạo ra bottleneck đáng kể cho các inference server. Hệ quả rõ ràng là việc lượng hóa KV Cache giúp giảm 50-70% bộ nhớ sử dụng và tăng tốc inference đến 30%. Điều đáng học là 6 phương pháp lượng hóa KV Cache từ các nghiên cứu gần đây của NVIDIA và Google Research đều có trade-off giữa độ chính xác và hiệu suất, tùy thuộc vào hardware support cụ thể.

Cách tiếp cận KV Cache Quantization được minh họa trực quan giúp lập trình viên hiểu và tối ưu hiệu năng mô hình ngôn ngữ.