聊聊AI基础设施：从单卡训练到千卡集群的坑与解

兄弟们，最近折腾了几个月的AI基础设施，从单卡训练到千卡集群，踩的坑够写本《血泪史》了。直接上干货，不废话。

**1. 单卡到多卡：通信是瓶颈**
单卡训练爽，多卡就炸？问题在PCIe带宽和NVLink利用率。别只看算力，IO和通信延迟才是关键。推荐用NCCL调优，配合RDMA网络，不然你堆再多卡也是“伪并行”。

**2. 模型部署：推理优化别忽视**
模型训完，部署成API才是真用。别直接跑原模型，用TensorRT或ONNX Runtime量化，FP16甚至INT8，吞吐能翻倍。但注意精度损失，别在敏感场景翻车。

**3. 资源调度：Kubernetes是标配**
集群大了，没K8s就是灾难。Pod亲和性、GPU MIG分区、动态扩缩容，这些要玩熟。推荐用Volcano调度器，专为AI任务设计，资源利用率从30%拉到70%不吹。

**4. 存储和缓存：数据管道不能慢**
训练数据放HDFS或对象存储？IO太慢。上Alluxio或JuiceFS做缓存层，把热数据放SSD，冷数据放廉价盘。不然GPU等待数据，训练效率直接打骨折。

最后问个问题：你们在千卡集群里，遇到的最大基础设施瓶颈是啥？是网络延迟，还是存储IO，还是别的？来评论区唠唠。