F5與英偉達(dá)合作升級AI性能與安全方案：重塑AI基礎(chǔ)設(shè)施新范式

在全球AI應(yīng)用規(guī)?；渴鸬睦顺毕?，基礎(chǔ)設(shè)施的性能瓶頸與安全挑戰(zhàn)日益凸顯。近日，F(xiàn)5與英偉達(dá)（NVIDIA）宣布深化合作，通過將F5 BIG-IP Next for Kubernetes與NVIDIA BlueField-3 DPU及DOCA軟件框架深度整合，為AI工作負(fù)載提供高性能流量管理與安全防護(hù)解決方案。這一合作不僅標(biāo)志著應(yīng)用交付技術(shù)與AI加速硬件的創(chuàng)新融合，更為企業(yè)構(gòu)建高效、安全的AI基礎(chǔ)設(shè)施提供了新思路。

一、技術(shù)整合：從硬件卸載到智能路由

此次合作的核心在于F5 BIG-IP Next for Kubernetes原生支持NVIDIA BlueField-3 DPU。作為一款數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施處理器（DPU），BlueField-3能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)、存儲和安全任務(wù)從CPU卸載至專用硬件，從而釋放主機(jī)資源。F5的流量管理技術(shù)在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了兩項關(guān)鍵突破：

1. 計算卸載優(yōu)化：通過將流量調(diào)度、KV緩存管理等任務(wù)遷移至DPU，聯(lián)合方案顯著降低了CPU負(fù)載。測試數(shù)據(jù)顯示，該架構(gòu)可提升AI推理任務(wù)的處理效率達(dá)30%以上，尤其適合高并發(fā)場景下的生成式AI應(yīng)用。

2. 動態(tài)模型路由：F5的智能路由引擎支持根據(jù)查詢復(fù)雜度自動分配任務(wù)——簡單請求由輕量級LLM處理以降低成本，復(fù)雜任務(wù)則定向至高性能模型。這種分層調(diào)度機(jī)制在Sesterce的實際部署中，成功將首個詞元生成時間縮短了40%，同時降低了20%的GPU資源占用。

二、性能加速：KV緩存與Dynamo框架協(xié)同

針對生成式AI的延遲敏感特性，雙方方案深度融合了NVIDIA Dynamo框架的分布式管理能力與F5的流量優(yōu)化技術(shù)。Dynamo KV Cache Manager通過鍵值緩存復(fù)用歷史計算結(jié)果，避免了重復(fù)推理的開銷；而F5則基于實時容量指標(biāo)動態(tài)路由請求，確保緩存命中率最大化。這一組合使得企業(yè)在同等GPU配置下可支持更高并發(fā)量，同時將內(nèi)存成本降低至傳統(tǒng)方案的1/3。

三、安全增強(qiáng)：從協(xié)議適配到威脅防護(hù)

隨著AI協(xié)議（如OpenAI API、TensorRT-LLM）的快速迭代，安全防護(hù)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。F5在此方案中扮演了三重角色：

1. 反向代理：在NVIDIA MCP服務(wù)器前端部署F5，通過TLS終止、DDoS防護(hù)等功能加固LLM服務(wù)邊界；

2. 協(xié)議靈活性：借助iRules的可編程能力，支持快速適配新興AI通信協(xié)議，例如對gRPC長連接的智能限流；

3. 數(shù)據(jù)面防護(hù)：結(jié)合DOCA框架的硬件級加密，實現(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)層到應(yīng)用層的全棧安全，有效抵御模型竊取、提示注入等AI特有風(fēng)險。

四、行業(yè)影響與未來展望

該方案已在歐洲客戶Sesterce的生產(chǎn)環(huán)境中完成驗證，其價值主要體現(xiàn)在三方面：首先，通過DPU卸載降低了TCO（總體擁有成本）；其次，智能路由機(jī)制使企業(yè)能更靈活地混合使用不同規(guī)模的LLM；最后，安全能力的深度集成滿足了金融、醫(yī)療等合規(guī)敏感行業(yè)的需求。

分析人士認(rèn)為，F(xiàn)5與英偉達(dá)的合作標(biāo)志著AI基礎(chǔ)設(shè)施正從“單純算力堆砌”向“性能-安全-成本協(xié)同優(yōu)化”演進(jìn)。未來，隨著DPU在數(shù)據(jù)中心的普及，此類軟硬協(xié)同方案或?qū)⒊蔀锳I規(guī)?；涞氐臉?biāo)準(zhǔn)配置。不過，企業(yè)需注意異構(gòu)架構(gòu)帶來的運(yùn)維復(fù)雜性，建議通過概念驗證（PoC）逐步驗證業(yè)務(wù)適配性。

結(jié)語：

在AI競賽進(jìn)入深水區(qū)的當(dāng)下，F(xiàn)5與英偉達(dá)的聯(lián)合方案為企業(yè)提供了一條兼顧效率與安全的實用路徑。其技術(shù)邏輯不僅適用于當(dāng)前的大語言模型場景，也為未來邊緣AI、多模態(tài)推理等新興需求預(yù)留了擴(kuò)展空間。這一合作或?qū)⒅匦露xAI時代的基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)。

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