AI智能体五层架构详解:从感知层到执行层的实战落地
2026/10/20 18:47:18
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在 AWS 上部署一个轻量级 API 网关,选 Graviton2 实例,冷启动快、每核成本低、跑 1000 个 Pod 时宿主机 CPU 利用率还不到 40%;
转头给客户部署 SAP HANA,却必须锁死 Intel Xeon + VMware,哪怕单核价格翻倍——因为一旦 EPT 大页没对齐,TPC-H 查询延迟就飘到 SLA 边缘。
这不是配置失误,而是两种虚拟化哲学在真实世界里的碰撞。ARM64 和 AMD64 的虚拟化支持,从来就不是“能不能跑 VM”的问题,而是“以什么代价、在什么约束下、把哪部分控制权交给硬件”的体系级选择。
先抛开术语,看最本质的一件事:当 Guest 内核执行一条敏感指令(比如写TTBR0_EL1或MOV