标签：ai

2025-11-19andy阅读(70)评论(0)

在AI模型部署中，确保新模型版本的稳定性和性能至关重要。直接将新模型全面上线（Big Bang Release）风险极高。A/B测试和Canary发布是两种主流的渐进式发布策略，它们允许我们在生产环境中安全地验证新模型。 我们将重点介绍如何...

2025-11-13andy阅读(92)评论(0)

在现代AI训练中，数据访问速度往往成为GPU利用率的瓶颈，尤其是在处理TB甚至PB级数据集时。传统的HDD存储或低速网络存储无法满足大规模模型（如LLMs或高分辨率CV模型）对高吞吐量和低延迟I/O的需求。基于NVMe All-Flash阵...

2025-11-12andy阅读(76)评论(0)

1. AI训练中的I/O挑战与高性能存储需求 在大规模AI训练，特别是LLMs和大型视觉模型的训练场景中，数据加载速度往往成为限制GPU利用率的瓶颈。当数千个GPU同时从存储系统读取数百TB甚至PB级的数据时，传统的网络文件系统（如NFS）...

2025-11-10andy阅读(67)评论(0)

随着AI模型规模的爆炸式增长，GPU资源成为了AI基础设施中最昂贵的组成部分。对于共享的AI训练平台，缺乏精细化的GPU使用率和成本监控机制，会导致资源滥用和难以实现合理的项目/用户级别的费用分摊（Chargeback）。 本文将深入探讨如...

2025-11-09andy阅读(83)评论(0)

概述：AI弹性计算的需求与挑战 AI工作负载，尤其是大规模模型训练和批处理推理，具有显著的突发性和可变性。在这些场景中，预先静态分配大量的GPU资源会导致极高的成本浪费。因此，设计一个能够根据待处理任务（Pending Pods）动态伸缩G...