如何規劃橫跨 GPU 與專用加速器的 AI 工作負載基礎設施？
當 AI 項目由測試階段走向實際部署後，基礎設施便會直接影響交付速度、擴展彈性、成本控制，以及服務穩定性。到了這個階段，選擇硬體已不再只是比較 GPU 型號，或測試某款專用加速器。更值得思考的問題，是整體環境是否能有效支援實際工作負載。這包括運算能力、記憶體、儲存、網絡、軟體相容性，以及部署模式。很多配置在規格表上看起來很強，但若周邊基礎設施不平衡，實際表現仍可能未如預期。
為什麼規劃應先從工作負載開始
合適的 AI 環境，首先取決於工作負載本身的行為。訓練、微調與推論即使使用同一個模型，對基礎設施的要求也不相同。
在選擇硬體前，建議先界定以下幾點：
- 這個環境主要是用來做訓練、推論，還是兩者兼有
- 推論屬於即時、批次，還是邊緣部署
- 需要支援哪些框架，例如 PyTorch、TensorFlow、JAX 或 ONNX
- 模型仍會頻繁改動，還是已經相對穩定
- 部署將會在雲端、專屬伺服器，還是混合架構上運行
相比單純看跑分數據，先回答這些問題，通常更能幫助企業作出合適的基礎設施決策。
為什麼訓練與推論要分開規劃
訓練與推論不應被視為同一種基礎設施任務。
訓練通常需要高密度運算、快速儲存存取、大容量記憶體，以及適合分散式運算的高效網絡。推論則更常以延遲、吞吐量、並發能力，以及每次請求成本來衡量。
簡單來說：
- 訓練更偏向高運算需求
- 微調更需要彈性
- 推論更重視低延遲
- 邊緣推論還要考慮地理位置與可用性
適合模型開發的伺服器環境，不一定就是最適合生產推論的配置。因此，基礎設施最好按工作負載逐一規劃。
如何在 CPU、GPU 與專用加速器之間作出選擇
並不存在一種適用於所有 AI 工作負載的最佳硬體。正確選擇還是取決於實際任務。
以下情況通常適合使用 CPU：
- 工作負載較輕
- 預處理與協調控制比模型運算更重要
- 更重視能效或簡化部署
以下情況通常適合使用 GPU：
- 需要進行模型訓練
- 工作負載涉及深度學習與平行運算
- 軟體堆疊未來可能仍會變動
- 訓練與推論都需要兼顧彈性
以下情況可考慮專用加速器：
- 工作負載穩定且高度特定
- 軟體生態已經明確配合
- 優化效率比可攜性更重要
對很多企業來說，GPU 仍然是較實際的選擇，因為它能支援更廣泛的 AI 框架與部署方式。
整體環境中哪些部分最重要
加速器固然重要，但它不是全部。實際效能取決於整個環境是否平衡。
主要需要檢視的部分包括：
- CPU：負責協調、預處理與一般系統任務
- GPU 或其他加速器：負責模型運算
- RAM：支援模型權重與執行中的工作
- 儲存：影響資料集、checkpoint 與模型載入速度
- 網絡：影響分散式訓練與用戶端交付
- 軟體堆疊：包括框架、容器與編排工具
即使擁有高效能 GPU，如果搭配的是慢速儲存或不足的記憶體，仍然可能出現瓶頸。大多數情況下，規劃完整環境比單看晶片更有價值。
為什麼儲存與網絡對 AI 效能影響這麼大
很多 AI 基礎設施出現效能下降，往往不是算力不足，而是卡在儲存與網絡。
AI 工作負載既需要大容量儲存，也需要足夠的吞吐能力。物件儲存適合大型資料集與長期存檔，而 NVMe SSD 或其他高速儲存層，通常更適合主動訓練與頻繁模型存取。
當工作負載進入分散式環境後，網絡的重要性會更高。訓練叢集依賴低延遲、高頻寬的節點間通訊。推論環境則更依賴穩定路由、可預測頻寬，以及區域交付品質。
對服務亞洲市場或跨境業務的企業而言，地點與路由質素會直接影響用戶體驗。這也是為什麼擁有穩健網絡設計與多區域部署選擇的基礎設施供應商，通常更值得納入評估。
為什麼部署模式與成本需要一起評估
即使硬體選對了，若部署模式不合適，整體基礎設施決策仍可能出錯。
雲端適合短期實驗與突發需求。自建或本地環境較適合穩定、可預測的工作負載。若訓練、推論、資料管治與擴展需求分散在不同環境，混合架構往往更合適。
成本也不應只看每小時計算價格。真正的基礎設施成本還包括：
- 儲存與記憶體
- 頻寬與資料傳輸
- 閒置容量
- 維護成本
- 營運支援工作量
這也是為什麼對穩定工作負載而言，獨立環境有時會更具吸引力。對希望擁有較可預測月費規劃、更高基礎設施控制權，以及區域部署彈性的企業來說，像 Dataplugs 這類供應商值得考慮，尤其是在香港、東京與洛杉磯等地區部署時。
為什麼可觀測性與擴展路徑也應納入規劃
基礎設施規劃並不會在部署完成後結束。AI 環境還需要足夠的可視性，以及合理的擴展路徑。
常見而有用的指標包括：
- GPU 與 CPU 使用率
- 儲存延遲與吞吐量
- 網絡表現
- 訓練速度
- 推論延遲
- 每個工作負載的成本
這些指標有助團隊判斷瓶頸究竟來自算力、儲存、網絡，還是編排層，也能讓擴展建立在實際數據之上，而不是一開始就過度配置。
結論
要回答如何規劃橫跨 GPU 與專用加速器的 AI 工作負載基礎設施，最好的方法是先從工作負載出發，再評估圍繞它的整體環境。訓練、微調與推論應分開檢視，因為它們對運算、記憶體、儲存與網絡的要求都不同。對許多企業來說，以 GPU 為核心的基礎設施仍提供最高的彈性；而 CPU 仍適合較輕量的任務，至於專用加速器則更適合成熟且高度特定的應用場景。
最理想的基礎設施決策，不是只看硬體規格，而是同時考慮軟體相容性、部署模式、網絡品質、可觀測性，以及整體營運成本。對正在評估 AI 專用獨立基礎設施、企業級硬體、穩定網絡連接與多區域部署選項的團隊來說，Dataplugs 值得納入考慮。你可以透過即時聊天，或電郵至 sales@dataplugs.com 聯絡他們的團隊。