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GPU：企业人工智能的新架构控制点
过去两年，企业迅速将大型语言模型集成到核心产品和内部工作流程中。最初的实验现已发展成为支持客户交互、决策和运营自动化的生产系统。随着这些系统的扩展，结构性转变变得越来越明显。限制因素不再是模型能力 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML过去两年，企业迅速将大型语言模型集成到核心产品和内部工作流程中。最初的实验现已发展成为支持客户交互、决策和运营自动化的生产系统。
随着这些系统的扩展，结构性转变变得越来越明显。限制因素不再是模型能力或即时设计，而是基础设施。特别是，GPU 已成为决定企业人工智能系统设计、操作和治理方式的决定性约束。
这代表着与过去十年指导云原生架构的假设的背离：计算被视为具有弹性，容量可以按需配置，架构复杂性在很大程度上与硬件可用性脱钩。 GPU 绑定的人工智能系统不会这样做。稀缺性、成本波动性和调度约束向上传播，影响每一层的系统行为。
因此，曾经看似次要的架构决策（包含多少上下文、推理的深度以及必须如何一致地再现结果）现在与物理基础设施限制紧密耦合。这些限制不仅影响性能和成本，还影响可靠性、可审核性和信任。
将 GPU 理解为架构控制点而不是后台加速器对于构建可大规模运行的企业 AI 系统至关重要。
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虽然 GPU 的原始性能不断提高，但企业 AI 工作负载的增长速度快于效率提升的速度。生产系统越来越依赖分层推理管道，包括预处理、表示生成、多级推理、排序和后处理。