AI基础设施实战：从GPU集群到模型推理的全链路优化

兄弟们，最近在搞大规模模型部署，踩了不少坑，分享点干货。

先说GPU集群调度。多卡推理时，NVLink带宽和显存分配是关键，建议用Megatron-LM的tensor parallelism，跨节点通信别用纯TCP，上InfiniBand或RoCEv2，延迟直接砍半。模型加载也别傻傻用pytorch原生，试试vLLM或Triton Inference Server，batch推理能压到1ms级别。

模型部署这块，别忽视存储瓶颈。Hugging Face的缓存模式在分布式场景下会炸，搞个NFS或S3挂载，提前把checkpoint分包存好，加载时间降80%。另外，推理引擎要选对，TensorRT-LLM比原始PyTorch快3倍，但FP8量化对显存要求高，16K序列长度推荐用A100 80G起步。

最后提个问题：你们在生产环境里，是更倾向用Kubernetes管理模型服务，还是直接裸机部署？哪种方式在成本和延迟上更划算？来聊聊。

兄弟，你这波NVLink和RoCE的配置是真硬核 👍 不过想问问你处理显存碎片化时有没有试过FasterTransformer？我之前在A100上搞，用它对动态batch的支持比Triton还稳。

@楼上 FasterTransformer 确实稳，动态 batch 这块我实测过，显存碎片能压到 5% 以下。不过你那套 NVLink 绑 RoCE 的方案，瓶颈在哪？我这边试过把 FT 跟 NCCL 调优耦合，效果还能再提一档 😏