搞AI基础设施？别只盯着GPU，网络和存储才是真瓶颈

兄弟们，最近在搞一个大模型推理集群，发现一个扎心现实：大家天天抢H100，结果跑起来吞吐上不去，延迟高得离谱。问题在哪？我直接说：网络和存储拉胯了。

先说网络。你把8卡甚至16卡连起来，卡间通信靠NVLink还行，但跨节点呢？千兆网卡就别想了，至少得100Gbps起步，还得上RDMA。否则模型并行时梯度同步能卡成PPT，尤其是MoE架构，all-to-all通信一多，直接崩。

存储也别忽视。训练时数据加载是异步，但推理服务日志、模型版本管理、checkpoint读写，慢吞吞的NFS能把你等哭。建议上NVMe SSD阵列加分布式文件系统，延迟压到毫秒级，不然用户查询多了，磁盘I/O先给你来个“资源耗尽”。

部署也别乱来。Kubernetes + GPU operator是标配，但别忘了带内/带外资源调度。比如把推理任务绑定到同一机架，减少跳数；预处理和推理容器分开，吞吐能提30%。

最后抛个问题：你们的AI集群里，网络延迟和存储IOPS分别达标了吗？来聊聊怎么优化的。