近几年，人工智能尤其是大模型的爆发式发展，让算力、存储、网络等基础资源的需求呈现指数级增长。传统的IT基础设施虽然支撑了互联网时代的业务运行，但面对AI训练和推理的超高计算密度、海量数据吞吐和低延迟需求时，显得力不从心。为了让AI技术真正落地，我们需要针对AI特性量身定制的AI基础设施（AI Infrastructure）。

本文将介绍它的定义、重要性，以及它与传统IT基础设施的关键区别。

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希望大家带着下面的问题来学习，我会在文末给出答案。

1. 什么是AI基础设施？
2. 为什么AI需要专属的基础设施？
3. AI基础设施与传统IT基础设施有什么不同？

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1. 什么是AI基础设施？

AI基础设施（AI Infra） 指的是支撑人工智能（特别是深度学习和大模型）开发、训练、部署和推理所需的全栈资源与服务。它不仅包括硬件层（如GPU、AI加速芯片、高带宽网络、超高速存储），还包括软件层（如分布式训练框架、数据处理平台、模型管理工具），以及运维层（如资源调度、监控、弹性扩展、容灾备份等）。

一个完整的AI基础设施通常包含：

• 算力层：GPU、TPU、AI ASIC、推理芯片等；
• 存储层：高性能分布式存储、对象存储、NVMe SSD；
• 网络层：高带宽低延迟互连（InfiniBand、NVLink、RoCE）；
• 软件与中间件层：分布式训练框架（PyTorch DDP、DeepSpeed、Horovod）、MLOps工具链（Kubeflow、MLflow）；
• 运维与管理层：Kubernetes集群调度、资源监控、自动扩缩容。

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2. 为什么AI需要专属基础设施？

AI任务，尤其是大模型训练，与传统IT任务在资源消耗模式上有质的不同：

（1）计算密集型 & 高并发

AI训练需要海量浮点计算（FLOPs），例如GPT-3训练规模可达数百PetaFLOPs天。高并发GPU协同工作，需要高带宽低延迟通信，而不是传统CPU服务器的IO型任务模式。

（2）数据吞吐量巨大

模型训练需要加载TB甚至PB级的数据集。要求存储系统具备高IOPS和高顺序吞吐，支持高速数据预取。

（3）资源调度与弹性扩展复杂

AI训练通常是长任务（几天到几周），一旦中断代价巨大。分布式训练对GPU、网络拓扑和节点位置敏感，需要专门的调度策略。

（4）异构计算与优化需求

AI硬件不再是单一架构（GPU、TPU、FPGA、ASIC并存）。软件栈需要适配不同硬件的特性，最大化性能利用率。

简而言之，AI不是简单的“跑在服务器上的软件”，而是一个计算、数据、网络三者协同的高密度系统工程。

3.AI基础设施和传统IT基础设施有什么区别？

可以用一个表格来描述AI基础设施和传统IT基础设施的主要区别：

维度	传统IT基础设施	AI基础设施
计算单元	CPU为主	GPU/TPU/AI ASIC为主，支持CPU协同
计算模式	多任务并发、IO密集	浮点运算密集、长时间批量计算
网络需求	千兆以太网足够	高速互连（InfiniBand、NVLink）低延迟通信
存储模式	磁盘阵列、低频访问	高IOPS、高吞吐分布式存储
调度策略	通用任务调度	大规模分布式训练优化调度
容错与恢复	短任务容错容易	长任务断点恢复关键
软件栈	通用应用和数据库	深度学习框架、分布式训练工具链、MLOps平台

所以AI基础设施对提升训练速度，降低成本，提升模型性能和支撑AI落地至关重要。

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最后，我们回答文章开头提出的问题。

1. 什么是AI基础设施？

支撑AI开发、训练、部署、推理的全栈硬件、软件和运维体系，包括算力、存储、网络、分布式训练框架及MLOps工具链。

2. 为什么AI需要专属基础设施？

因为AI任务计算密集、数据吞吐巨大、调度复杂且依赖异构硬件，传统IT基础设施无法满足性能和稳定性要求。

3. AI基础设施与传统IT基础设施有什么不同？

AI基础设施以GPU/TPU等高性能计算单元为核心，要求高带宽低延迟网络、高吞吐存储、分布式训练优化调度，而传统IT侧重通用计算与IO任务。

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以上内容部分参考了云计算厂商技术白皮书和AI系统论文，非常感谢，如有侵权请联系删除！

参考链接

https://github.com/Infrasys-AI/AIInfra

AI Infra简介 AI Infra，定位于算力与应用之间的“桥梁”角色的基础软件设施层，主要利用AI/GPU芯片的算力中心和算力云等的推理… - 雪球