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• GPU资源紧张下：如何优雅地管理多优先级AI模型？

  在当前GPU资源日益紧张的背景下，如何高效、公平地管理多类型AI模型（轻量级实时推理、重量级批处理）的GPU资源，并确保关键服务的SLA（服务等级协议）不受影响，是许多团队面临的严峻挑战。本文将探讨一套综合性的策略，从硬件层到软件层，再到...

  2025/10/5 0 77 0 0 0 GPU调度AI推理MLOps

• AI平台GPU资源调度优化：解决训练与推理的冲突

  在现代AI平台中，GPU已成为支撑模型训练与在线推理的核心计算资源。然而，随着业务规模的扩大和模型复杂度的提升，GPU资源分配不均、训练任务与在线推理服务相互抢占资源，导致在线服务P99延迟飙升、用户体验下降的问题日益突出。这不仅影响了用...

  2025/10/5 0 82 0 0 0 AI平台GPU调度资源管理

• 微服务架构与容器化:从单体到分布式的生存革命

  当我们在杭州未来科技城的咖啡厅里讨论现代软件架构时,隔壁桌三位工程师突然为某个技术选择争论起来——这正是我想和大家探讨的:为什么说容器化是微服务架构的终极宿主? 一、架构演进的必然之路 2014年Amazon的工程师在重构订单系统...

  2025/2/13 0 123 0 0 0 微服务架构Docker容器化云原生技术

• Kubernetes成本优化与精细化归因：告别“盲花钱”，向管理层提交有理有据的降本报告

  随着Kubernetes集群规模的日益庞大，云账单“水涨船高”是许多技术团队面临的普遍困境。尤其是当管理层要求提交详细的成本削减报告时，仅仅依靠 kubectl top 来粗略查看资源使用，根本无法满足精细化归因和有效优化的需求。这不仅让...

  2025/9/20 0 93 0 0 0 Kubernetes成本优化FinOps

• AI视觉检测：多模型推理服务异构集成与高效管理实践

  在现代AI视觉检测系统中，集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而，这些模型通常是“黑盒”，高度依赖特定框架（如TensorFlow、PyTorch）且拥有各自复杂的依赖关系，给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...

  2025/10/4 0 83 0 0 0 AI推理模型部署MLOps