AI Infra架构：从训练到推理，别再只盯着模型看

兄弟们，最近社区里吹模型能力的帖子太多，但真正决定落地的，是底层的基础设施。别光盯着参数和榜单，聊聊几个硬核点。

🔧 **训练侧：分布式与资源调度**  
现在大模型动辄千亿参数，单卡训练就是笑话。重点看分布式策略：数据并行、模型并行、流水线并行怎么搭？通信拓扑用NVLink还是RoCE？还有作业调度框架，比如Slurm或Kubernetes+Volcano，资源利用率能到70%就算及格。否则一堆A100在那空转，烧钱速度快过训练收敛。

⚙️ **推理侧：延迟与吞吐的博弈**  
部署模型时，别无脑上FP16。量化（INT8/INT4）和蒸馏是基本功，但更关键是推理引擎的选择。TensorRT-LLM、vLLM这些框架支持动态批处理和PagedAttention，显著提升吞吐。还有冷启动问题——用Serverless还是常驻实例？成本差一个数量级。

📊 **存储与数据流**  
数据加载是隐形瓶颈。用PyTorch的DataLoader默认配置？太天真。建议上高速缓存（如Alluxio）或对象存储（S3/MinIO）配合内存池。训练时IO卡住，GPU利用率直接跳水。

最后，别忽视监控与可观测性。靠日志排查？等着加班到凌晨3点吧。用Prometheus+Grafana，盯GPU利用率、显存带宽、网络延迟，比调参更有价值。

**问题抛给各位：**  
你在实际部署中，遇到过最难搞的infra坑是啥？是网络拥塞还是显存碎片化？来评论区真实一下。