# AWS veröffentlicht EKS-Leitfaden für Ray-LLM-Inferenz über mehrere Knoten

> Ein AWS-Leitfaden vom 12. Oktober zeigt eine Ray-LLM-Containerkonfiguration auf EKS, die ein LLM auf zwei GPU-Knoten verteilt und Prefill und Token-Erzeugung trennt. Der Beitrag konzentriert sich auf Bereitstellung und Konfiguration.

- Kanonische URL: https://newsverum.com/de/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026
- Herausgeber: Newsverum
- Rubrik: Technologie
- Veröffentlicht: 2026-10-15T22:00:39+00:00
- Aktualisiert: 2026-10-15T22:00:39+00:00
- Zeitraum der Quellenprüfung: 2026-10-12
- Weitere Ausgaben: [Türkçe](https://newsverum.com/tr/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [English](https://newsverum.com/en/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [العربية](https://newsverum.com/ar/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md)

*Die Quelle nennt kein Ereignisdatum; der angezeigte Zeitraum entspricht der Quellenprüfung.*

AWS veröffentlichte eine technische Anleitung, ein großes Sprachmodell mit dem Ray LLM Deep Learning Container über zwei GPU-Knoten auf Amazon EKS bereitzustellen. Im Beispiel verarbeitet ein Knoten den Prompt im Prefill-Schritt, der andere erzeugt die Antwort Token für Token im Decode-Schritt; NIXL überträgt den Key-Value-Cache über EFA.

Der Leitfaden nutzt Ray Serve LLM und eine YAML-Konfiguration für einen getesteten GPU-Software-Stack hinter einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Er berichtet, dass sich das Laden der Qwen3.5-9B-Modellgewichte nach einem Neustart von etwa 145 Sekunden auf etwa 2 Sekunden verkürzt; der Wert hängt von den Cache-Einstellungen und dem g6.8xlarge-Beispiel ab. Es ist eine Bereitstellungsanleitung, kein unabhängiger Vergleichstest.

## Daten

### AWS veröffentlicht EKS-Leitfaden für Ray-LLM-Inferenz über mehrere Knoten

Methodik: Aussagen und technische Angaben werden der zitierten Primärquelle zugeschrieben; dies ist kein unabhängiger Test.

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| 2026-10-12 | Veröffentlichungsdatum der Quelle | Ein AWS-Leitfaden vom 12. Oktober zeigt eine Ray-LLM-Containerkonfiguration auf EKS, die ein LLM auf zwei GPU-Knoten verteilt und Prefill und Token-Erzeugung trennt. Der Beitrag konzentriert sich auf Bereitstellung und Konfiguration. | occurred |

Quellen: <https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-multi-node-inference-workloads-using-ray-llm-deep-learning-containers/> · Daten herunterladen: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026/data/reported-event?lang=de&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026/data/reported-event?lang=de&format=csv)

## Quellen

- [AWS Machine Learning Blog](<https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-multi-node-inference-workloads-using-ray-llm-deep-learning-containers/>) (Quelle geprüft: 2026-10-15; Veröffentlicht: 2026-10-12)

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