🏗️ 架构设计
核心目标：掌握 AI 系统的全栈架构设计，包括云原生基础设施、分布式训练推理、CI/CD 集成、指标监控和平台持续演进。
📋 目录
- 分布式训练 — 数据并行、模型并行、流水线并行、张量并行
- 云平台基础设施 — GPU 集群管理、资源调度、成本优化
- 编程范式 — CUDA、Triton、算子优化
- CI/CD 集成 — 模型流水线、自动化测试、部署策略
- 指标体系 — 性能监控、质量评估、可观测性
- 质量平台 — QA 流程、自动化质量门禁
- 平台演进 — 技术债务管理、版本策略、迁移
🎯 概述
AI 系统架构与传统软件架构有本质不同，需要在算力、数据、模型复杂度之间取得平衡：
📊 架构演进阶段
| 阶段 | 架构模式 | 规模 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| v1.0 | 单体 | <100M 参数 | 实验验证 |
| v2.0 | 模块化 | <1B 参数 | 产品原型 |
| v3.0 | 微服务 | 1-7B 参数 | 小规模生产 |
| v4.0 | 云原生 | 7-70B 参数 | 大规模生产 |
| v5.0 | 分布式 | 100B+ 参数 | 超大规模 |
⚡ 关键指标
| 指标 | 说明 | 目标 |
|---|---|---|
| 训练吞吐量 | TFLOPS/GPU | >70% 峰值 |
| 推理延迟 P99 | ms | <100ms (短文本) |
| 训练成本 | $ / 1T tokens | 持续下降 |
| 可用率 | % | >99.9% |
| 资源利用率 | GPU% | >60% |
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📚 延伸阅读
- Megatron-LM — 张量并行
- DeepSpeed — 大规模训练
- ModelSharding — 分布式训练