1. 硬件基础设施管理
- GPU/TPU 管理：监控芯片温度、功耗、利用率，定期清洁散热系统。
- 服务器维护：更换故障硬盘、内存，升级 BIOS 和固件。
- 网络优化：配置 RDMA 网络（如 RoCE）提升节点间通信效率，监控网络带宽和延迟。
- 电力与制冷：管理 PDU 负载，优化机房空调布局，确保 PUE（能源使用效率）达标。
2. 软件环境部署
- 容器化平台：基于 Kubernetes 部署 GPU Operator，实现容器级 GPU 资源分配。
- 深度学习框架：安装 CUDA、cuDNN、TensorRT 等加速库，配置 PyTorch/TensorFlow 环境。
- 分布式训练支持：部署 Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM 等框架支持大规模并行训练。
3. 资源调度与队列管理
- 作业调度器：使用 Slurm、Kubernetes 或专有调度系统（如 Google Borg）分配 GPU、CPU 资源。
- 优先级控制：设置高优先级队列（如生产任务）和低优先级队列（如实验任务）。
- 资源隔离：通过 cgroups 限制单作业资源上限，防止资源争抢。
4. 监控与告警系统
- 硬件监控：实时跟踪 GPU 温度、显存占用、PCIe 带宽，触发过热告警。
- 系统指标：监控节点 CPU / 内存使用率、网络流量、磁盘 I/O。
- 作业监控：追踪训练任务的损失函数曲线、吞吐量、收敛速度，识别异常停滞。
- 工具链：集成 Prometheus + Grafana + Alertmanager 构建监控平台
5. 数据管理与存储
- 高性能存储：部署 NVMe SSD 阵列、并行文件系统（如 Lustre、Ceph）提升 IOPS。
- 数据管道：使用 ETL 工具（如 Apache Spark）和数据湖（如 Delta Lake）管理训练数据。
- 备份恢复：定期备份模型权重、中间结果到冷存储（如 S3），测试恢复流程。
6. 安全与合规
- 访问控制：通过 LDAP/Kerberos 认证用户，基于 RBAC 分配集群操作权限。
- 数据加密：对敏感训练数据和模型参数进行静态加密（如 AWS KMS）和传输加密（TLS）。
- 审计日志：记录所有 API 调用、作业提交历史，满足合规审计要求。
7. 自动化与 CI/CD
- 基础设施即代码（IaC）：使用 Terraform 或 Ansible 自动化集群扩缩容。
- 模型部署流水线：构建从训练到推理的自动化流程，支持 A/B 测试和灰度发布。
- 故障自愈：配置 Kubernetes 探针自动重启崩溃的训练任务。
8. 性能优化
- GPU 显存优化：使用梯度累积、混合精度训练（FP16/BF16）降低显存占用。
- 通信优化：配置 NCCL 参数提升多节点间梯度同步效率。
- 量化与剪枝：部署前对模型进行压缩，减少推理资源消耗。
9. 成本控制
- 资源利用率分析：统计 GPU 空闲时间，优化作业调度策略。
- 弹性扩缩容：在非高峰时段释放低优先级任务资源，降低云服务成本。
- 混合云策略：将非关键任务调度到本地集群，高峰负载切至公有云。
10. 容灾与高可用
- 跨区域备份：在不同可用区部署集群副本，防范区域性故障。
- 作业检查点：定期保存训练中间状态，支持断点续训。
- 应急预案：制定系统崩溃、数据泄露等场景的恢复预案。
常见工具链
- 硬件监控：NVIDIA DCGM、Ganglia、nvidia-smi
- 调度系统：Slurm、Kubernetes、OpenMPI
- 分布式训练：Horovod、DeepSpeed、Accelerate
- 容器化：Docker、Singularity（HPC 场景）
- 监控告警：Prometheus、Grafana、Elasticsearch
挑战与应对
- 异构硬件管理：统一调度 GPU、TPU、CPU 等不同计算资源。
- 训练效率：解决大规模模型（如千亿参数 LLM）的通信瓶颈。
- 人才短缺：培养既懂 AI 又熟悉集群运维的复合型人才。
