AI基础设施的坑我都踩过了，聊聊部署架构的那些事

兄弟们，AI这波浪潮烧钱烧得心疼，但更疼的是基础设施架构瞎搞。🤯 先说模型部署，别一上来就堆GPU，先搞清楚你的场景：在线推理还是离线批处理？前者要低延迟，后者要吞吐量。

我踩过最深的坑是“模型服务化”。刚开始用单机Flask，流量一上来直接炸。后来换成Triton Inference Server，多模型并发、动态批处理、GPU显存池化，这才稳住。别小看模型加载环节，Safetensors比Pickle安全又高效，别偷懒用旧格式。

再说分布式推理，大模型用张量并行、流水线并行是标配，但通信开销是隐藏杀手。NVLink、InfiniBand不是炫富，是刚需。模型量化也别只盯着INT8，FP8混合精度在某些场景更香，显存省了30%，精度不掉。

最后提一嘴推理缓存：KV-Cache优化能省掉重复计算，尤其是对话场景，别让模型每次都从头算。工具链上，vLLM、TensorRT-LLM这些开源方案成熟了，别再手写CUDA优化了。

抛个砖：你们生产环境下，AI推理架构选的是“单机多卡”还是“多机多卡”？分布式通信瓶颈怎么破的？来讨论。