怎样利用混沌工程来测试AI Infra的故障容错能力?
引言 在现代 AI 基础设施中,随着模型参数量的剧增和分布式部署的普及,底层硬件(如 GPU、RDMA 网络)的稳定性变得至关重要。然而,驱动崩溃、ECC 内存错误或网络抖动在生产环境中屡见不鲜。混沌工程(Chaos Engineering...
引言 在现代 AI 基础设施中,随着模型参数量的剧增和分布式部署的普及,底层硬件(如 GPU、RDMA 网络)的稳定性变得至关重要。然而,驱动崩溃、ECC 内存错误或网络抖动在生产环境中屡见不鲜。混沌工程(Chaos Engineering...
为什么选择这门课? 如果你想成为一名AI架构师(AI Infra Engineer),而非仅仅是模型调用者,那么由CMU教授、XGBoost作者陈天奇与Zico Kolter共同主讲的《Deep Learning Systems》(DLSy...
如何将AI基础设施成本优化结果转化为商业价值报告 在AI基础设施(AI Infra)领域,工程师往往沉浸于提升GPU利用率、优化算子吞吐量或降低推理延迟。然而,对于管理层和财务决策者来说,单纯的技术指标(如TFLOPS或P99 Latenc...
在高频交易(HFT)领域,胜负往往在微秒之间。当深度学习模型(如Transformer或LSTM)被引入交易策略时,传统的Python Inference Server(如Flask或FastAPI)因其GIL锁和高昂的序列化开销,完全无法...
如何评估您的AI Infra是否需要迁移到后量子加密算法? 随着量子计算技术的突飞猛进,传统的非对称加密体系(如RSA、ECC)面临着被Shor算法攻破的潜在风险。对于处理大规模敏感数据、核心模型权重和多租户推理任务的AI基础设施(AI I...
作为AI基础设施(AI Infra)工程师,我们面临的核心挑战是如何在PyTorch、TensorFlow、JAX等算法框架日新月异、依赖库爆炸式增长的背景下,维护一套稳定、高效且“长青”的底层平台。核心思路是:将快速变化的算法层与相对稳定...
处理百万级(1M)上下文长度是大型语言模型(LLM)面临的巨大挑战。传统的自注意力机制(Self-Attention)在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用,导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...
混合专家模型(Mixture-of-Experts, MoE)通过稀疏激活实现模型扩展,显著提升了参数量和训练效率。然而,其核心组件——路由器(Router)——在将输入Token分配给不同专家(Expert)时,带来了两大基础设施挑战:专...
深度学习模型训练过程中,如果发现训练损失(Loss)突然飙升并变为NaN(Not a Number),通常标志着梯度爆炸或数值溢出。虽然直接的数值问题需要ML工程师从模型结构、学习率、或数据预处理层面解决,但作为Infra(基础设施)工程师...
在AI基础设施(AI Infra)领域,模型服务的稳定性和性能直接影响业务成果。传统的系统监控(如CPU负载、内存)已不足以反映用户体验和模型健康状态。本文将聚焦于如何借鉴Google SRE实践中的“黄金指标”(Golden Signal...