科技研究与边缘计算博客

大语言模型 (LLM)

研究简报：端侧模型（On-Device LLM）在边缘节点的推理延迟优化

2026年6月26日

摘要：本研究探讨了如何利用 Cloudflare Workers 的 WebAssembly (Wasm) 运行时，在靠近用户的边缘节点部署轻量化量化模型，以显著降低跨境网络带来的延迟。

随着小型语言模型（如 Llama-3-8B 4-bit 量化版）的成熟，将推理任务从中心化的 GPU 集群下沉到全球边缘节点（Edge Nodes）成为可能。通过定量分析，我们发现传统的中心化架构在跨国请求中存在大约 150ms-300ms 的网络抖动。

延迟数学模型

总延迟 T_total 可以粗略表示为传输延迟与推理延迟之和：

T_total = T_network + T_inference = (2 · D) / c_fiber + N_tokens / TPS

通过在离读者最近的 Cloudflare 边缘节点运行 Wasm 推理，我们将 T_network 成功压缩至接近本地网络响应（< 20ms）。

分布式系统

深度解析：Cloudflare KV 与 Durable Objects 的强一致性权衡

2026年5月14日

在设计全球分布式系统时，CAP定理是无法回避的。Cloudflare KV 采用的是最终一致性（Eventual Consistency），由于其全球缓存刷新的特性，数据写入后通常需要几十秒才能同步全球。

如果研究场景需要强一致性（比如学术论文投票系统或分布式锁），我们需要使用 Durable Objects。以下是我们研究团队在边缘端实现原子计数器的核心逻辑：

export class CounterObject {
  constructor(state, env) {
    this.state = state;
  }
  async fetch(request) {
    let value = await this.state.storage.get("value") || 0;
    value++;
    await this.state.storage.put("value", value);
    return new Response(value.toString());
  }
}