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Amazon SageMaker AI 盘点 2026 年迄今 13 项推理能力
AWS Machine Learning Blog 梳理全托管端点与 Amazon SageMaker HyperPod Inference 的年内推理更新。
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发生了什么
AWS Machine Learning Blog 于 2026 年 9 月 18 日刊出 Amazon SageMaker AI 推理能力的 2026 年迄今回顾，汇总年内 13 项发布。盘点范围横跨全托管端点与 Amazon SageMaker HyperPod Inference 两条产品线。
文中点名的能力包括推理推荐（inference recommendations）、容量感知实例池（capacity-aware instance pools）、分层 KV 缓存（tiered KV caching），以及 Prefill 与 Decode 解耦（disaggregated prefill and decode）。上述能力面向生产环境中的大模型推理服务，分别涉及实例选型与容量规划、缓存层级，以及预填充与解码阶段的拆分执行。
该回顾由 Amazon Web Services（亚马逊云科技）官方机器学习博客发布，将托管端点与 HyperPod 上的推理进展收拢到同一篇年中梳理中，便于对照年内功能节奏。
为什么重要
这篇盘点把 AWS 在全托管端点与 HyperPod 上的生产推理工作收拢到一处，容量感知实例池、分层 KV 缓存、Prefill/Decode 解耦等能力，直接关系到大规模 LLM 的上线与成本、时延取舍。