☁️ 云平台基础设施

一句话总结：AI 云平台基础设施是支撑大规模模型训练与推理的核心，包括 GPU 集群、资源调度、高速网络和存储系统。

📋 目录

GPU 集群管理 — GPU 选型、集群规模、故障处理
数据存储 — 数据湖、分布式存储、缓存策略
编程范式 — CUDA、Triton、算子优化

🏗️ 基础设施架构

📊 基础设施关键指标

指标	说明	目标
GPU 可用性	正常 GPU 比例	>99%
网络带宽利用率	实际带宽 / 总带宽	60-80%
存储 IO 吞吐	GB/s	按需求
资源利用率	GPU 时间 / 总时间	>60%
故障恢复时间	MTTR	<30min

⚡ 成本优化

成本构成

优化策略

策略	节省	风险
Spot Instance	60-90%	中断风险
预留实例	30-40%	承诺期限
混合云	20-30%	复杂度增加
资源池化	15-25%	需要调度器
自动伸缩	10-20%	配置复杂

🔗 相关主题

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稳定性 — 服务稳定性保障
模型训练 — 训练基础设施

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