AI基础设施架构的三大坑，99%的团队都踩过

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兄弟们，今天聊聊AI基础设施那些事。别光盯着模型刷榜，部署和运维才是修罗场。🚀

先说第一坑：GPU利用率惨不忍睹。很多团队一股脑上A100/H100，结果训练时显存碎片化，推理时batch size调不对，利用率不到30%。别迷信“全栈优化”，先从CUDA Profiler和nsys抓瓶颈开始，搞清楚是你的模型结构烂还是框架配得渣。

第二坑：存储和网络拖后腿。模型参数一上70B，分布式训练时NVLink带宽不够，数据加载卡在磁盘IO，直接白给。建议用NVMe SSD阵列+高速互连，别拿SATA盘糊弄。

第三坑：推理部署的弹性设计。动态batch、KV Cache优化、量化精度（FP16/INT8）这些基础操作搞不定，就别谈高并发。推荐用vLLM或TensorRT-LLM，但别无脑套，先压测你的业务QPS和延迟要求。

最后说一句：别让AI基础设施变成“调参炼丹”的玄学。优化要量化，监控要全链路。

提问：你们团队在部署大模型时，遇到过最蛋疼的硬件瓶颈是啥？来评论区唠唠。