文章摘要
在大模型基础设施（Infra）领域，工程师们面临着诸多挑战和需求，尤其是在训练和推理环节的稳定性、性能优化以及资源调度方面。并行策略兼容性、工程流水线管理、硬件故障处理等问题成为日常工作中的高频痛点。在训练过程中，大规模集群的硬件故障不可避免，特别是千卡或万卡级别的集群，单卡故障可能导致整个训练任务中断。为了解决这一问题，自动化运维系统和性能剖析工具成为关键，高效的工程化实践离不开强大的性能监控和智能调度系统。
在推理部署方面，如何最大化利用硬件资源、降低推理成本成为行业关注的焦点。缓存策略、显存管理、GPU利用率优化是当前最具潜力的优化方向。通过设计高效的KV缓存驱逐策略、优化调度开销以及利用异构硬件特性，推理性能得到了显著提升。特别是在多轮对话场景中，显存与内存之间的缓存管理策略尤为重要，合理的调度设计可以显著降低推理成本。
开源项目在推动Infra技术进步方面发挥了重要作用，但社区运营、用户反馈和版本管理成为开源项目成功的关键挑战。开源项目的核心在于构建开发者与用户之间的良性循环，通过持续的功能迭代和社区互动，推动项目的长期发展。例如，SGLang和vLLM等开源推理引擎在功能交付和性能优化上各有侧重，用户的选择往往基于特定场景下的性能表现和部署成本。
硬件虚拟化和异构资源的智能调度也成为Infra演进的重要方向。GPU虚拟化技术如英伟达的MIG为资源的高效利用提供了可能，而异构硬件的混部部署则进一步提升了资源的灵活性和利用率。特别是在推理环节，预填充与解码阶段的硬件需求差异为异构部署创造了条件，CPU与GPU的混合部署技术也日益成熟。
总体而言，大模型Infra领域的核心挑战在于如何通过工程化实践、性能优化和开源生态的协同发展，构建高效、稳定且低成本的基础设施。随着技术的不断演进，AI基础设施的智能化和自动化将成为未来发展的主要趋势。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
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