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AI基础设施

围绕GPU资源管理、算力调度、大模型训练、大模型推理、模型服务和AI工作负载，梳理企业建设AI基础设施的关键问题。

推荐阅读路径

01先盘点算力与任务明确GPU资源、训练任务、推理服务和多团队共享需求。
02再设计调度与隔离关注配额、优先级、资源池化、弹性和成本可见性。
03最后连接模型服务把训练、推理、发布、监控和运维纳入平台治理。

AI基础设施建设要看哪些问题？

AI基础设施分类用于帮助企业把GPU资源、训练推理、模型服务和AI工作负载治理问题转化为可评估的平台能力。

当AI工作负载进入企业生产环境后，基础设施不仅要提供算力，还要管理任务优先级、资源隔离、成本效率和服务稳定性。

核心评估维度

  • GPU资源管理：关注资源池化、配额、共享、隔离和利用率。
  • 训练与推理：区分离线训练、在线推理、模型服务和批处理任务。
  • 调度策略：设计优先级、队列、弹性和多团队协作规则。
  • 运行治理：覆盖监控、日志、发布、扩缩容和成本观察。

适合归入“AI基础设施”的内容通常需要

  • 帮助企业评估AI基础设施和GPU资源管理能力。
  • 提供大模型训练、推理、模型服务或算力调度实践。
  • 能连接到容器平台、应用交付和专家咨询路径。

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常见问题

AI基础设施为什么不能只看GPU数量？

GPU数量只能说明资源规模，不能说明资源是否被高效使用。企业还需要关注显存利用率、任务排队、资源碎片、优先级、配额、故障恢复和成本分摊。否则即使GPU很多，也可能出现关键任务排不上、低优先级任务长期占用资源的问题。

大模型训练和推理对平台能力的要求有什么不同？

训练更关注批任务调度、长时间运行、断点恢复和资源利用率；推理更关注在线服务、延迟、弹性伸缩、灰度发布和稳定性。

  • 训练场景：重点看队列、优先级、数据和算力调度。
  • 推理场景：重点看服务治理、扩缩容、监控和回滚。

GPU资源池化适合解决什么问题？

GPU资源池化适合解决资源分散、利用率不可见和团队之间争抢算力的问题。它的关键不只是把GPU放到一个池子里，还要有配额、隔离、调度策略和成本可见性，避免高价值任务被低优先级任务长期阻塞。

模型服务进入生产前要验证哪些内容？

至少要验证四类内容：模型版本和镜像是否可追溯，推理服务能否弹性扩缩容，异常时能否快速回滚，指标、日志和调用链是否能定位延迟或错误。对于多团队共享平台，还要验证权限和资源隔离。