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CPU + GPU：为什么 AI 平台工程是一个异构基础设施问题

CPU + GPU：为什么 AI 平台工程是一个异构基础设施问题
2026-09-06 17:14:03
CNCF分析AI平台工程的异构基础设施挑战。AI工作负载与传统应用截然不同：计算密集（GPU）、内存密集（大模型HBM）、存储密集（PB级数据集）、网络密集（分布式训练AllReduce）、资源异构（CPU+GPU+加速器）。GPU从可选加速器变成核心计算资源。核心挑战：资源调度（多维分配、GPU拓扑感知、碎片化、超额订阅差异）、资源利用率（训练<50%、推理波动、碎片化浪费、上下文切换开销）、网络架构（RDMA、GPU Direct RDMA、NCCL、多网络平面）、存储系统（并行文件系统Lustre/BeeGFS、对象存储、数据缓存、分层存储）、多租户隔离（GPU共享MIG/时间分片、性能隔离、计费配额）、生命周期管理（训练/微调/推理/批处理/交互式）。技术方案：Kubernetes GPU调度（设备插件、扩展资源、拓扑管理）、GPU虚拟化（MIG、vGPU）、RDMA网络、Volcano/Kueue调度器、Kubeflow/Ray/KServe平台。演进方向：GPU一等资源、异构调度标准化、网络存储协同、弹性成本优化、全面可观测性。
CNCF AI平台异构基础设施 GPU Kubernetes CPU 分布式训练云原生资源调度

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