围绕模型匹配资源
将模型规模、计算精度与上下文长度一起评估，兼顾模型权重、运行时开销和并发请求所需显存。
PRODUCT OVERVIEW
什么是AI 算力？
- GPU 资源评估
- 模型推理
- 应用部署
AI 算力是承载模型计算及其应用服务的资源组合。GPU 负责适合并行执行的模型运算，CPU、内存、存储和网络共同支撑数据准备、请求调度与结果交付。选型从模型、任务和访问负载开始，再确定资源配置与部署方式。
选型核心
先定义模型能否装下、请求要等多久和业务同时接待多少用户，再确定 GPU 与配套资源。
用业务指标判断性能
在线问答关注首个结果等待时间与生成速度；批量任务关注完成时间和吞吐。以代表性数据测试，避免只比较硬件峰值。
规划完整应用架构
推理节点之外，同步考虑应用 API、向量检索、文件存储和访问入口，让资源扩展与应用发布保持协调。
INSIDE THE ARCHITECTURE
把算力放进完整的 AI 服务链路
一次智能问答会经过身份校验、数据检索、模型排队和结果生成。定位每一段等待，才能判断该增加算力、优化应用，还是改善网络。
- 01
业务接入
API 完成身份校验、用量控制和请求校验，再将有效任务交给下游。
- 02
数据准备
按业务需要检索知识库、组装上下文或预处理输入文件。
- 03
模型推理
模型处理输入并生成输出，显存、并发调度和计算能力共同影响性能。
- 04
结果交付
以流式或任务结果形式返回，记录延迟、完成状态和资源用量。
显存不仅用于存放模型
模型权重只是显存需求的一部分。长上下文与更多同时处理的请求，会扩大推理缓存；运行框架也需要额外空间。量化可以降低部分资源消耗，但需要重新验证模型质量、框架支持和实际性能。
并发越高，单个用户不一定越快
批处理和请求调度有助于提高总吞吐，却可能增加等待时间。交互式问答与离线批量任务可以采用不同的排队和并发策略，避免后台任务挤占在线服务。
配套资源也会成为瓶颈
模型加载依赖存储与网络，文档处理和检索依赖 CPU、内存与数据层。把推理服务与业务 API 分开观测，先确认瓶颈的位置，再决定是否增加 GPU。
选型时明确 GPU 型号与显存、资源使用方式、软件环境、网络和运维职责，按业务样本完成部署验证。
PERFORMANCE & CAPACITY
读懂指标，才知道资源该加在哪里
固定模型版本、精度、输入长度和输出长度后，再对比不同配置。交互体验与总处理能力应分别测量。
| 关注项 | 对业务的影响 | 如何评估 |
|---|---|---|
| 显存与容量 | 模型加载成功不代表高峰并发时仍有足够空间。 | 覆盖短问答、长上下文与峰值并发，记录显存峰值和失败请求。 |
| 首个结果等待时间 | 用户等待包含网络、鉴权、检索、排队与输入处理。 | 拆分各环节耗时，观察正常和高峰负载下的首 Token 延迟。 |
| 生成速度与吞吐 | 单个请求的输出速度，与服务总输出量是不同指标。 | 同时记录每请求输出速度、总 Token 吞吐及实际并发。 |
| 排队与长尾延迟 | 平均耗时可能掩盖少量长请求造成的拥塞。 | 观察等待队列、P95 延迟、超时与取消比例。 |
| CPU、存储与网络 | 模型加载、知识库检索或数据传输可能拖慢整条链路。 | 分别测冷启动、检索和结果交付，关联 GPU 利用率判断瓶颈。 |
指标与术语说明
- Token
- 模型处理文本的单位，数量与文本、语言及分词器有关，不能直接等同于字数。
- 首 Token 延迟
- 请求发出后到收到首个生成 Token 的等待时间，端到端测量包含网络与应用开销。
- KV Cache
- 部分生成模型保存已处理上下文的键值缓存，其占用随序列长度、并发与实现变化。
- 量化
- 使用较低精度表示模型数据的技术，需要同时验证资源消耗、输出质量与运行兼容性。
BEFORE YOU CHOOSE
整理需求，再确定配置
带上这四类信息，让选型讨论更具体。
- 模型与任务
- 模型名称及版本、推理或微调需求、精度与运行框架。
- 输入与输出
- 上下文长度、生成长度、图片尺寸及代表性业务样本。
- 负载与体验
- 峰值并发、请求频率、允许等待时间和任务完成目标。
- 部署与交付
- 地域、数据规模、访问方式、预算，以及可选 GPU、资源使用方式与维护职责。
APPLICATION SCENARIOS
这些业务，可以从这里开始
模型推理与智能助手
面向问答、摘要和内容辅助等在线任务，评估上下文长度、生成长度与同时处理的请求数量。
企业知识库与检索增强
将文档处理、向量检索和模型生成分开规划，结合资料规模、更新频率与用户权限组织资源。
图像生成与异步任务
根据模型、分辨率和任务批次评估显存与耗时，使用任务队列管理排队、进度和结果保存。
DEPLOYMENT PLAYBOOK
先建立可测量的推理服务，再逐步放量
从明确的模型和业务样本起步，先验证功能、性能与访问权限，再扩展用户规模。
- 01
整理工作负载
确认模型来源与使用许可，整理典型输入、最长上下文、生成长度和高峰请求模式。
- 02
核对环境并部署
核对 GPU、驱动与框架兼容性，固定模型和依赖版本，配置持久化存储与服务健康检查。
- 03
建立容量基线
从低并发逐级测试，记录显存、首 Token 延迟、吞吐和错误，确定合理的队列与并发上限。
- 04
接入业务并灰度发布
通过业务 API 提供鉴权与用量控制，验证流式响应、取消任务和版本回退，再逐步接入用户。
这套部署思路的取舍
单节点便于起步，但发布和故障可能影响全部请求；多节点需要考虑模型加载、流量调度和会话处理，并预留运维成本。
OPERATE WITH CONFIDENCE
从上线，到持续稳定运行
观察用户体验和资源利用率
同时跟踪首 Token 延迟、生成速度、排队、错误和显存利用率。GPU 很忙不一定代表用户体验良好，GPU 空闲也可能是上游检索或请求调度受阻。
管理模型与环境版本
记录模型权重、推理参数、依赖与镜像版本，保留可用的回退方案。升级后对相同样本重新评估质量和性能，避免只验证服务是否启动。
保护数据与服务凭据
推理接口由业务服务鉴权，模型与数据库凭据保存在服务端。按需记录日志，对输入、输出和检索文档设置权限与保留周期。
按负载安排资源
区分长期在线推理与可排队的批量任务，结合高峰和维护窗口规划容量。把计算、存储、带宽和运维投入一起纳入成本评估。
CHOICES & TRADE-OFFS
把产品优势，放到真实条件下比较
当您的业务是
面向用户的实时智能问答
优先关注等待时间与并发稳定性
以端到端首 Token 延迟、生成速度和高峰错误率验收，避免只追求总吞吐。
当您的业务是
文档处理、图片生成与批量任务
优先规划队列与任务完成能力
用任务时限、输入大小和输出要求评估资源，配套进度查询、取消与重试规则。
当您的业务是
已有外部模型 API 的应用
先判断是否需要自建推理资源
业务可能主要需要应用服务器、数据层和访问防护；只有明确的部署、成本或资源控制需求时，再评估 GPU 方案。
三个容易忽略的判断
显存够大就代表响应够快
显存首先决定可容纳的模型与任务规模，计算能力、内存带宽、调度和应用链路同样影响速度。
多张卡可以直接按数量相加
多卡部署取决于模型切分、框架和卡间通信；需要验证兼容性及实际收益。
模型能启动就代表可以上线
还要验证真实负载、输出质量、权限、限流、故障与回退，才能确定服务可接待的用户规模。
QUESTIONS & ANSWERS
选型前，您可能还想了解
如何确定需要多大显存？+
除模型权重外，还要为推理缓存、激活和运行框架留出空间。并发增加或上下文变长，都可能提高显存占用。请使用计划上线的模型、精度和请求长度进行容量测试。
是否可以指定 GPU 型号？+
可以提交目标型号、显存与数量需求，由技术顾问核对当前可用资源、地域和交付方式，再形成具体配置与报价。
推理和模型训练可以使用同一套配置吗？+
两者的资源侧重点不同。训练和微调还涉及梯度、优化器状态、数据读取及多卡通信，应单独评估；推理资源需求不能直接作为训练集群的配置依据。
AI 算力如何与加速、安全配合？+
算力承载模型和应用计算；访问加速改善网络与资源交付；应用安全管理公网入口、API 和数据访问。应按链路分别设计，并通过端到端测试一起验证。
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