AI Infra实战手册：开篇 — 当算法工程师必须懂基础设施
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从一次事故说起
模型在本地测试只需 50ms，但上线后 P99 延迟飙到 2s。排查了三天，发现是 GPU 显存碎片化导致的频繁重分配。
这不是一个算法问题，也不是一个工程问题——它是一个 Infra 问题。
AI 工程师的必备 Infra 知识图谱
┌─────────────────────────────────────────┐
│ AI Infra 全景 │
├────────────┬────────────┬───────────────┤
│ 模型训练 │ 模型推理 │ 算力调度 │
│ │ │ │
│ 分布式训练 │ TensorRT │ GPU 虚拟化 │
│ 混合精度 │ ONNX导出 │ 调度器 │
│ 数据并行 │ 动态Batch │ 自动扩缩容 │
│ 梯度累积 │ KV Cache │ 多租户隔离 │
└────────────┴────────────┴───────────────┘本系列聚焦什么
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 推理优化 | TensorRT、vLLM、量化、投机采样 |
| 部署实战 | Docker、K8s、Triton Server |
| 算力调度 | GPU 分配策略、自动扩缩容 |
| 芯片适配 | CUDA、ROCm、Ascend 适配经验 |
适合谁读
- 算法工程师：想从「能跑」到「跑得又快又稳」
- 后端工程师：想进入 AI 领域，需要 Infra 视角
- DevOps/SRE：负责 AI 服务基础设施
下一篇将从推理优化入门，拆解模型从 PyTorch 到 TensorRT 的完整流程。