兄弟们，最近在搞一个内部LLM部署项目，从训练集群搭建到推理服务上线，一路踩坑不断。今天来聊聊AI基础设施架构的几个关键点，纯干货分享。
先说训练阶段。🚀 分布式训练现在基本是标配，但光有GPU堆量没用。数据并行+模型并行+流水线并行，这三板斧得看场景配。我用Megatron-LM搭过千卡集群，瓶颈基本都在通信，NCCL调参和网络拓扑设计比选卡还关键。另外，存储IO别忽视，训练数据吞吐跟不上，GPU利用率直接掉到30%以下。
再说推理部署。🔄 模型压缩是刚需，量化（INT8/FP8）和剪枝能降显存占用，但得盯着精度掉点。部署框架这块，vLLM和Triton Inference Server做生产环境不错，PagedAttention解决显存碎片是神来之笔。别忘了水平扩展，Kubernetes + GPU Operator做弹性调度，流量波峰波谷都能扛住。
最后提一嘴监控。📊 不只是GPU利用率，还要看推理延迟P99、显存碎片率、QPS抖动。我习惯用Prometheus + Grafana搭全链路看板，再配个告警规则，防止半夜炸集群。
提问时间：各位在生产环境下，推理部署时遇到的最大瓶颈是什么？是显存不够、模型响应慢，还是弹性扩展不够灵活？来评论区聊聊。 |
喧嚣卡
千斤顶
