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大规模 AI 算力平台 L0 核心架构与技术路线

2026-07-26 14:23:03   0  举报

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AI 系统跑在哪里、算力怎么调度、存储怎么分层、网络怎么低延迟——L0 是整个 AI Infra 的地基。

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大纲/内容

节点内 NVLink (B200 1.8 TB/s)节点间 InfiniBand HDR (200 Gb/s)RoCE v2 (RDMA over Ethernet)NVIDIA Spectrum-X (超大规模以太网)NCCL 自动优化通信路径

Hopper/Blackwell/Rubin 架构支持单 GPU 最多切分 7 个实例独立计算核心/显存/缓存GB200 可配 2x93GB/4x46GB/7x23GBK8s NVIDIA GPU Operator v1.9.0+ 管理

计算层（GPU/CPU）

五层架构：自下而上的资源供给体系

多租户安全保障

安全层（密钥/隔离）

队列深 & GPU 利用率低 → 单卡处理能力不足，需扩容队列浅 & GPU 利用率高 → 资源充足，可维持或缩容队列深 & GPU 利用率高 → 系统过载，需紧急扩容队列浅 & GPU 利用率低 → 资源闲置，应缩容

MIG (硬件切分)

NVIDIA Device Plugin 内置支持多个 Pod 按时间片轮流使用 GPU适合开发测试环境批量推理等延迟不敏感场景易受负载暴涨影响

GPU 虚拟化：MIG、时间分片与 MPS 对比

资源层 | 管理层 | 数据层 | 通信层 | 保障层

消除手动操作，实现快速、准确的自动化资源调整

存储层（对象/块/文件）

MPS (多进程服务)

物理隔离，确定性 QoS

队列深度 (需求积压) + GPU 利用率 (资源饱和度) 双指标驱动

对象存储 S3/OSS (冷数据底座)JuiceFS (POSIX 兼容分布式文件系统)NVMe 本地缓存 (热数据加速)模型权重预加载机制存储成本降低 90% (BioMap 案例)

弹性伸缩：双指标驱动的自动扩缩容

高速互联通信

编排层（K8s/Ray/Slurm）

技术目标

Kubernetes + Volcano (推理首选)Ray Cluster 2.55 (训练推理统一)Slurm (纯 HPC 公平调度)KubeRay 提升 GPU 利用率 50-70%DRA (动态资源分配) 已 GA

推理服务流量波峰波谷 (白天 16 副本，凌晨 2 副本)

扩缩容触发条件分析

简单共享，无 QoS 保障

共享计算，弱隔离

物理算力基石

关键技术拆解

典型场景

时间分片 (软件虚拟化)

网络层（RDMA/IB/VPC）

核心逻辑

核心架构设计

多个进程共享 GPU 计算资源各自独立地址空间性能优于时间分片 (真正并行)隔离性弱于 MIG进程崩溃可能影响其他进程

资源管理与调度

MIG 物理硬件隔离网络策略与 VPC 隔离密钥管理 (Vault/KMS)数据加密与访问控制确定性 QoS 保障

Kubernetes HPA/VPA 与自定义指标 (Prometheus)基于请求延迟与错误率的预测式伸缩GPU 显存与算力利用率的细粒度监控冷启动预热与优雅缩容策略

数据生命周期管理

关键技术实现

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