AI算力入门指南：从基础概念到实战部署

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AI 算力是模型训练和推理的加速引擎，直接决定算法迭代速度。相比传统 CPU，专用计算设备（如 GPU/TPU）能通过并行计算将训练时间从周级缩短到小时级。合理的算力管理可以节省 30%-70% 的云计算成本。

CPU：通用计算核心，适合逻辑控制
典型 FLOPs：100-400 GFLOPs（如 Intel Xeon 8380）
内存带宽：50-200 GB/s
优势：低延迟、任务调度灵活
GPU：大规模并行计算
典型 FLOPs：10-100 TFLOPs（如 NVIDIA A100）
CUDA Core：处理通用并行计算
Tensor Core：专用于矩阵运算（FP16/FP32 混合精度）
显存带宽：1-3 TB/s（HBM2 技术）
TPU：张量计算专用
典型 FLOPs：90-420 TFLOPs（TPU v4）
片上内存：32GB HBM
优势：特定算子优化，但生态封闭

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-trainer
spec:
  containers:
  - name: pytorch-container
    image: nvcr.io/nvidia/pytorch:22.04-py3
    resources:
      limits:
        # 申请 1 块 NVIDIA GPU
        nvidia.com/gpu: 1 
        # 显存限制 8GB
        nvidia.com/gpu.memory: 8Gi 
    command: ["python", "train.py"]

关键参数说明：
– nvidia.com/gpu: 申请的 GPU 卡数量
– nvidia.com/gpu.memory: 防止单进程独占显存
– 需要预先安装 nvidia-device-plugin

# 混合精度训练
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()

for data, target in loader:
    optimizer.zero_grad()

    # 梯度累积（减少 batch 更新频率）for micro_step in range(4):
        with autocast():
            output = model(data[micro_step])
            loss = criterion(output, target[micro_step])
        # 缩放损失并反向传播
        scaler.scale(loss).backward()

    # 累积 4 个 micro_batch 后更新权重
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

优化效果：
– 混合精度：节省 50% 显存，速度提升 2 - 3 倍
– 梯度累积：模拟大 batch 训练，显存需求降低 75%

容器镜像构建
使用多阶段构建减少镜像体积

固定 CUDA 版本避免兼容问题

FROM nvidia/cuda:11.7.1-base as builder
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip

FROM nvidia/cuda:11.7.1-runtime
COPY --from=builder /usr/bin/python3 /usr/bin/