AI基础设施架构实战：从模型部署到推理优化的血泪经验

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兄弟们，今天来聊聊AI基础设施架构。最近折腾了几个大模型部署，踩了不少坑，分享点干货。

先说存储。模型动辄几十G甚至上百G，传统NAS根本扛不住。建议用对象存储+分布式缓存，比如MinIO配Redis，加载速度能提升10倍。别问我怎么知道的，上次用NFS挂载模型，训练等了半小时。

推理优化这块，我推荐用vLLM或者Triton Inference Server。它们支持动态批处理和量化，GPU利用率能从30%飙到80%+。关键是要配好GPU亲和性调度，不然多卡推理时显存碎片化严重。

还有网络。模型并行训练时，NVLink比IB便宜但延迟高。小规模用NVLink凑合，百卡以上必须上InfiniBand，否则通信会成为瓶颈。实测过，200G IB能把训练时间砍掉40%。

最后说下监控。别只盯着GPU利用率，要看显存带宽和PCIe吞吐。我写了个脚本监控这些指标，发现不少模型推理时显存带宽打满但计算单元在摸鱼。

问题抛出来：你们在生产环境中，用啥方案解决模型冷启动延迟？是预加载还是做模型切分？欢迎分享踩坑经历。