【荣誉】PPIO边缘云正式成为EdgeGallery开源社区会员

摘要:2021年11月25日,PPIO边缘云正式加入EdgeGallery开源社区,成为34家社区成员之一,将共同构建统一的MEC应用生态系统,携手并进。

【荣誉】PPIO边缘云正式成为EdgeGallery开源社区会员

摘要:2021年11月25日,PPIO边缘云正式加入EdgeGallery开源社区,成为34家社区成员之一,将共同构建统一的MEC应用生态系统,携手并进。

EdgeGallery是一个聚焦5G边缘计算场景,通过开源协作构建起MEC边缘的资源、应用、安全、管理的基础架构和网络开放服务的事实标准,并实现同公有云的互联互通的5G MEC开源社区。

PPIO 边缘云于 2018年成立,由 PPTV 创始人姚欣和首席架构师王闻宇联合创立,秉承“汇聚全球计算资源”的使命,在网络边缘侧基础设施上建构边缘云计算服务。

作为中国领先的独立边缘云服务提供:PPIO 边缘云在全国1000 多个县市及区域 ,为客户提供符合低时延、高带宽、海量数据分布处理需求的边缘云计算服务和解决方案。

PPIO边缘云是云计算能力由中心云向边缘侧的下沉,同时架构上基于边缘云原生技术,可实现与传统中心云的兼容协同,已成为多家互联网巨头、一线云计算服务商、独角兽级创业公司,在边缘云服务领域的主要合作伙伴。

PPIO边缘云团队由微软、腾讯、阿里巴巴、IBM、华为、蚂蚁金服、PPTV 等知名公司的核心高管及成员组成,拥有雄厚的技术积累,坚持“价值创造、商业落地、全球普适”的理念,在新一轮分布式云计算创新的浪潮中将边缘计算从概念推进到落地,有效连接云、边、端的算力资源,为下一代应用提供分布式云基础设施,并希望能通过开源建立边缘计算的行业标准,用技术让我们的生活更美好。

未来,PPIO边缘云也会与EdgeGallery一同助力行业数字化转型,面向全球推进MEC业务发展,支撑伙伴构建5G解决方案

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PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

近期,PPIO 发布了基于 Sandbox(沙箱)自研的新产品:Agent Runtime,一个轻量级的 Agent 运行时框架。 Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出,其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台,AgentCore Runtime 则是其中一个子产品,是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境,旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。 PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、

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当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

近期,PPIO Sandbox(沙箱)发布了一个重要功能:沙箱克隆。 沙箱克隆旨在助力提高 Agent 的并行计算能力,也就是经典的“Scale up”规模扩展问题。 今年最流行的 Agent 产品是 Deep Research,它可以看作对单个研究问题持续追踪、推演、迭代直到形成洞察的长链路串行推理过程。 那么,如果将 Deep Research 的能力 Scale up 一百倍会发生什么?像 Manus 这样的 Agent 正在解决这类挑战,并将这种并行计算架构的 Agent 称之为 Wide Research。 从 Agent 的串行计算到并行计算,离不开“沙箱克隆”这一核心技术的助力,这是 PPIO 在 Agentic Infra

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PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

今天,PPIO 上线 Kimi K2 Thinking,这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型(MoE),总参数达 1T,激活参数 32B,上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在,你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking,也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址: https:

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PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

昨晚,月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear,旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。 Kimi-Linear 的核心亮点: * Kimi Delta Attention(KDA),一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。 * 混合架构:采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例,在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。 * 卓越性能:在 1.4T Token 的训练规模下,经公平对比,KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。 * 高吞吐:在 1M 上下文中实现最高 6 倍的解码吞吐量,显著缩短单输出 Token 耗时(TPOT)。 今天,PPIO 独家上新 GPU 实例模板,可一键部署 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的专属模型。 PPIO 算力市场的

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