AI基础设施架构避坑指南：算力、存储、网络三件套怎么配？

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兄弟们，最近跟几个团队聊AI部署，发现大家都在基础设施上踩坑。GPU买贵了、带宽不够、数据加载慢——这都不是新问题，但每次都能把人坑到想哭。今天直接上干货，聊聊AI模型的底层支撑怎么搭才稳。

先说算力。别盲目追A100/H100，先看模型规模。7B以下用消费级卡+VLLM推理框架，性价比吊打数据中心卡。70B以上才考虑集群，但一定要配NVLink或InfiniBand，不然多卡通信延迟能让你模型跑得比蜗牛慢。

再说存储。模型权重动辄几十G，微调数据更是海量。上NVMe做缓存是关键，别让GPU在那干等硬盘。推荐并行文件系统，像Lustre或GPFS，别用NFS糊弄，延迟会直接废掉训练效率。

网络这块最容易被忽视。推理场景1Gbps勉强够，但训练必须25Gbps起步。跨节点通信用RDMA，别靠TCP/IP死扛——Pytorch的DDP默认用TCP，但换成GLOO或NCCL能快3倍以上。

最后，别老想着一步到位。先小规模验证，用Kubernetes+Helm做容器编排，热迁移、自动扩缩都是基操。监控用Prometheus+Grafana，看GPU利用率、显存、网络丢包率，别等崩了才查日志。

抛个问题：你们在部署大模型时，觉得目前AI基础设施最大的瓶颈是算力、存储还是网络？评论区聊聊，我看看大家的血泪史。