AI基础设施架构选型：从训练到推理的硬核避坑指南 🚀

兄弟们，最近帮团队搞了一套大模型部署方案，踩了不少坑，今天聊聊AI基础设施架构的几个关键点，直接上干货。

先说训练侧。别盲目堆GPU，显存带宽和互联拓扑才是瓶颈。比如NVLink和InfiniBand混搭时，小心跨节点通信延迟，实测用Megatron-LM做张量并行，带宽利用率能差30%以上。建议用NCCL的拓扑感知调度，配合RoCE v2网卡，成本能压下来一半。

推理部署更恶心。模型量化后精度漂移？试试FP8混合精度，但得看你的框架（vLLM、TGI）支持情况。还有，KV Cache优化别光盯着显存，用PagedAttention的变种如SGLang，吞吐能翻倍。别忘了负载均衡，用Envoy接一下，避免单节点被大batch打爆。

存储也别忽略，训练数据用并行文件系统如Lustre，推理模型用对象存储，热数据放NVMe缓存，冷数据上S3，延迟和成本都能控住。

最后问个问题：你们生产环境里，推理服务器的CPU和GPU配比一般怎么设？我最近1:4方案遇到CPU瓶颈，求老哥支招。