AI 异构基础设施不能只盯着 GPU
推荐指数 60.0 NO. 025 · 2026.09.05
发布2026/09/04
为什么值得看
CNCF 指出生产级 AI 工作负载实际涉及 CPU 预处理、GPU 计算、网络传输等多环节协同，单一优化 GPU 利用率会忽略整体瓶颈。对正在搭建 AI 平台的团队，这意味着需要从集群调度层面重新设计资源分配策略，而非简单堆叠显卡。
编辑判断
很多团队买卡时算的是 GPU 峰值算力，但实际训练任务 30-40% 时间卡在数据加载和 CPU 预处理，这个 gap 被云厂商的按 GPU 计费模式掩盖了。vLLM、TensorRT-LLM 这些推理框架已经在推 CPU 端的 attention 计算卸载，但集群层面的异构调度工具链还很碎片化。
如果你在用 K8s 管 AI 集群，建议先跑一遍实际的节点级 profiling，看看 GPU 利用率曲线和 CPU 内存带宽是不是同步瓶颈，再决定是加卡还是重构数据管线。