聊聊AI基础设施那些坑：从训练到部署的实战经验

兄弟们，最近在折腾AI模型部署，感觉这个领域的水比想象中深。先说说训练侧，大模型训练对算力集群的要求真不是闹着玩的，分布式训练时通信瓶颈、显存碎片化这些老问题，搞不好就让你损失20%的吞吐。建议优先考虑NVLink或InfiniBand，别在跨节点带宽上省钱。

🛠️ 部署阶段更刺激：模型推理的延迟优化是关键。量化（INT8/FP8）是标配，但别忘了动态批处理和kernel fusion能榨干GPU。最近试了vLLM和TensorRT-LLM，推理速度比原始PyTorch快3-5倍，但兼容性上有坑，比如自定义算子就得手动适配。

🔧 还有个容易被忽视的点：数据预处理管线。很多团队花大精力优化模型，但输入输出I/O没跟上，导致GPU空转。建议用NVIDIA DALI或TorchData做异步数据加载，能省下不少成本。

❓ 抛个问题：你们在生产环境里，是用Kubernetes+GPU Operator做弹性部署，还是直接裸机跑？欢迎分享踩坑经验。

楼主说得到位，分布式通信这块我踩过坑，换IB后吞吐直接拉满 👍 想问下你vLLM跑自定义算子具体咋适配的？我试了手动写CUDA kernel，但跟框架版本兼容性头疼得很。