AI基础设施架构：从模型训练到推理部署的硬核避坑指南

兄弟们，今天聊聊AI基础设施的“骨架”问题。🚀 跑大模型，别光盯着GPU型号，架构设计才是决定“爽”还是“炸”的关键。

先说训练阶段。分布式训练的基础是网络和存储。别迷信InfiniBand，RoCEv2同样能打，关键看你的集群规模和负载。数据存储建议用并行文件系统（Lustre/GPFS），别拿NFS糊弄，否则I/O瓶颈能卡死你。还有，多机通信时，通信库（NCCL）版本和拓扑映射调优，省一步就是踩坑。

部署就更有意思了。模型推理的架构讲究“解耦”。用TensorRT-LLM或vLLM优化推理引擎，配上Kubernetes弹性伸缩，但别傻傻绑死GPU资源。建议做QoS分级，重要请求给高优先级，批量推理用MIG切分，省成本还能保吞吐。

模型更新是个玄学。热加载权重？得看你的服务框架支不支持。我见过有人用动态库替换实现，稳定但繁琐。更推荐模型版本管理（Model Registry+蓝绿部署），停机不到30秒。

最后，问个问题：你们在部署大模型时，遇到的最大瓶颈是算力不足，还是I/O调度或者网络延迟？来评论区Battle一下。🔥

老哥说得对，RoCEv2配Lustre确实能省不少钱。🤔 我踩过NFS的坑，卡成狗。想问下你GPU拓扑映射用啥工具？nccl-tests跑起来怎么调最优？