人工智能正在改变世界，但对于管理AI基础设施的人来说，可能会感到被复杂性所困扰。AI解决方案通常承诺自动化、效率和智能决策，但在幕后，DevOps团队和IT专业人员正在应对日益增长的复杂软件挑战。与传统的IT基础设施不同，AI工作负载需要专门的计算资源、灵活性、可移植性、复杂的编排以及企业级的可扩展性和治理能力，同时通常运行在云、本地和混合环境的碎片化环境中。
障碍不止于此。从GPU利用率低下和资源稀缺导致成本飞涨，到供应商锁定限制灵活性和选择自由并影响AI基础设施投资的未来保障，再到扩展困难以及严重的安全和合规问题，AI基础设施充满了瓶颈，这些瓶颈减缓了创新速度，限制了AI构建者的自助式计算能力，并吞噬着预算。
如何才能真正优化利用率并简化AI生产旅程各个阶段的AI基础设施管理？让我们深入探讨最大的挑战——是什么让它们如此困难，它们对AI驱动的业务有何影响，以及能够驯服这个技术巨兽的解决方案。
编排复杂性：在碎片化环境中管理AI
AI工作负载并非存在于一个整洁有序的世界中。相反，它们分散在本地服务器、云服务和混合环境中，每个环境都有自己的配置、依赖项和怪癖。与传统应用程序不同，AI工作负载不仅仅是CPU密集型的；它们可能需要专门的GPU、TPU、CPU和其他加速器。更糟糕的是，它们依赖于各种混乱的框架组合——TensorFlow、PyTorch、JAX、XGboost——每个都需要特定的库、驱动程序和优化技术。
对于IT领导者来说，这导致了一个脆弱、碎片化的生态系统，每一次部署都感觉像是在雷区中穿行。配置会随时间变化，依赖项会中断，安全和访问控制受限，企业IP泄露等等——基础设施团队花费太多时间在救火上，而不是优化性能。
当AI模型因依赖项不匹配或基础设施配置错误而无法运行时，部署时间表会被打乱，宝贵的资源被低效利用或闲置。在本地、混合、云和多云设置中缺乏有效统一的控制平面会导致高成本、延迟、资源共享受限和ROI损失。它还迫使IT团队手动编排AI基础设施，拼凑和照看多个点解决方案——这是一个既不可扩展也不可持续的艰苦过程。
所需的是一个智能的编排、调度和自动化层——一个单一、统一且与供应商无关的基础设施平台，可以在多云、本地和混合环境中动态管理AI工作负载。团队不再需要手动配置GPU集群、分配资源以及解决访问和治理问题，而是需要自动化来实时优化调度、最大化利用率的资源分配以及环境兼容性——同时保持选择、定制和优化其AI基础设施的灵活性和自由度。
GPU的无底洞：为何计算资源正在耗尽AI预算
GPU驱动着AI和GenAI，这已不是秘密，但尽管它们拥有巨大的力量，价格却不菲。挑战在哪里？它们通常利用率低下。AI工作负载往往具有突发性——在训练阶段密集但波动，在推理阶段更稳定，而在两者之间则处于空闲状态。结果就是一个悖论：虽然AI驱动的组织可能在GPU上花费数百万美元，但其很大一部分计算资源却被低效利用或长期处于闲置状态，尽管其各种AI项目对资源的需求很高。
低效的作业调度和静态资源分配是罪魁祸首。许多AI团队的手动将工作负载分配到特定的GPU集群，这导致某些区域出现瓶颈，而其他GPU则完全闲置。通过多租户实现计算共享增加了另一层复杂性——如何在不同团队之间安全地共享GPU，同时确保按配额和超配额进行公平分配？
成本影响可能非常残酷。想象一下一家公司在云上支付100个GPU的费用，却发现任何时候都有60%的GPU没有运行任何工作负载。对于拥有混合环境的组织来说，这可能尤其令人沮丧——想象一下在本地资源尚未充分利用的情况下支付云资源的费用！对于投资购买自己基础设施的公司来说，利用率是ROI的最大组成部分。通过低效利用计算资源，金钱正在白白流失——随着AI规模的扩大，这些低效率会进一步加剧。
为了解决这个问题，AI基础设施需要智能、动态的工作负载分配。资源应根据实时需求自动分配，而不是将GPU死板地分配给作业。分时GPU共享，即多个工作负载共享一个GPU，可以进一步提高效率。通过消除浪费的周期和瓶颈，组织可以大幅削减AI基础设施成本，同时提高吞吐量。
供应商锁定陷阱：为什么AI团队难以保持灵活性并确保AI基础设施投资的未来保障
在急于部署AI的过程中，许多组织发现自己陷入了专有的AI生态系统或与其他系统不兼容的陷阱。专有的AI芯片和加速器、与多云或本地硬件兼容性有限、跨环境GPU共享和编排的限制以及互操作性有限，所有这些都需要付出代价。一旦公司在一个供应商的专有API、模型和服务上构建了其AI管线，迁移到另一个平台就成为一场物流和成本高昂的噩梦，因为几乎不可能构建一个灵活且面向未来的基础设施。
例如，公司越深入单一供应商的AI技术栈，探索成本效益更高的替代方案或本地/混合扩展解决方案就越困难。即使是从一个推理引擎切换到另一个——例如从llama.cpp切换到vLLM——也可能因硬件特定的优化和不同的模型格式而变得令人望而却步。
从长远来看，这种缺乏灵活性会扼杀创新并推高成本。理想的解决方案是什么？AI基础设施应该是与供应商无关的，允许团队在云、本地、隔离和混合设置之间无缝迁移模型、数据和工作负载。使用Docker等标准容器化技术确保AI团队比以往任何时候都更容易将工作负载迁移到新环境。
扩展AI工作负载：手动且易出错的瓶颈
AI团队经常难以有效扩展推理管线、训练作业和微调大型语言模型（LLMs）。如果没有自动化扩展，始终运行的模型在高需求下可能会崩溃，或者在需求波动或下降时浪费资源。
挑战不仅在于扩展原始计算能力。不同的AI模型需要不同的服务优化。运行一个延迟低于10毫秒的实时聊天机器人需要与运行批处理模式的欺诈检测或视频AI分析截然不同的基础设施设置。
AI基础设施需要智能地自动化扩展，根据实时工作负载需求动态调整计算资源。这意味着
- 当流量高峰时自动扩展推理作业。
- 根据工作负载类型优化模型服务配置。
- 在控制成本的同时与云自动扩展工具集成。
如果没有自动化优先的基础设施，AI团队将永远处于追赶状态，手动调整扩展规则，而不是专注于模型改进。
安全与合规：AI基础设施的阿喀琉斯之踵
AI不仅处理海量数据集，它还经常处理敏感的组织数据。无论是金融交易、医疗记录、员工工资、敏感IP数据还是客户分析，AI工作负载都是数据泄露、模型中毒攻击和合规失败的主要目标。
多租户环境加剧了这些风险。如果没有严格的访问控制，一个团队的AI工作负载可能会无意中将敏感数据暴露给另一个团队甚至外部攻击者。GDPR、HIPAA和金融法规增加了另一层复杂性，要求组织跟踪、记录和控制每一个与AI相关的数据访问事件。
解决方案？AI基础设施必须以安全为核心进行构建。这意味着
- 严格的基于角色的访问控制（RBAC）和身份管理。
- 加密AI管线以保护传输中和静态数据。
- 内置于AI技术栈中的审计日志记录和合规性跟踪。
通过主动保护AI基础设施，组织可以在数据泄露发生之前加以预防——既保护了数据，也保护了声誉。
AI的盲点：为何缺乏可见性和可观测性阻碍了AI的发展
对于许多DevOps工程师和IT领导者来说，保持AI系统平稳运行感觉就像驾驶一架没有仪表盘的飞机。你知道有引擎（GPU）、乘客（模型）和目的地（生产部署），但没有实时可观测性，你就不知道自己是否高效飞行或正在走向灾难。
与传统企业应用程序不同，AI工作负载消耗并生成大量的遥测数据——从GPU利用率指标到训练日志、推理延迟、实验结果和依赖项版本。但问题在于：AI可观测性工具严重缺乏。标准的日志工具可能跟踪CPU和内存使用情况，但它不会告诉你为什么AI训练作业突然失败，为什么GPU利用率下降，或者为什么模型在部署后准确性意外下降。
调试AI工作流可能是一场噩梦。数据科学家通常在Jupyter notebooks中训练模型，尝试不同的超参数，并在各种数据集上进行测试——但如果没有适当的实验跟踪和版本控制，IT团队就无法了解什么在哪里运行。当生产环境出现问题时，追踪是哪个实验引入了问题、使用了哪个数据集或分配了哪个GPU是一项艰巨的任务。
后果可能很严重。如果没有深入的可观测性，基础设施团队无法有效预测波动的计算需求或消耗，有时会导致GPU利用率不足，而在高峰使用期间则会出现严重瓶颈。调试AI故障需要数小时甚至数天，减慢了部署速度并让团队感到沮丧。更糟的是，模型性能在生产环境中可能悄悄下降，使AI系统在关键任务环境中变得不可靠甚至潜在危险。
那么，解决方案是什么？AI基础设施需要提供全面可观测性仪表板，这些仪表板提供
- 实时GPU和计算监控，确保高效资源分配。
- 实验跟踪和谱系追踪，以便团队可以随时查看使用了哪个模型、数据集和超参数。
- 自动化洞察和异常检测，在训练作业或推理管线中断之前向团队发出警报。
有了正确的可观测性工具，AI团队可以从被动救火转变为主动优化，确保其基础设施尽可能平稳、高效和可预测地运行。
ClearML如何提供帮助
好消息是，ClearML提供了一个全面的平台，可以直接解决IT和DevOps领导者在管理AI基础设施时面临的最大挑战。它通过在碎片化的本地、混合和多云环境中提供统一、智能的编排层，简化了计算访问的复杂性，消除了手动开销，并简化了计算基础设施的管理、配置和监控过程。为了解决GPU效率低下问题，ClearML动态分配计算资源，支持分时GPU共享和实时工作负载调度，以最大化利用率并显著降低基础设施成本。
供应商锁定是另一个重要的障碍，ClearML通过其与供应商无关的设计减轻了这一问题，允许AI工作负载在云、本地和混合环境之间无缝迁移，为IT领导者提供了灵活性和确保未来投资的自由。AI工作负载的扩展，传统上是手动且易出错的，通过ClearML的自动化扩展能力变得轻松自如，确保实时响应和最佳资源分配。此外，ClearML将安全置于其核心，提供内置合规性跟踪、强大的RBAC控制和安全的多租户功能，保护敏感数据并简化法规遵守。
ClearML还通过提供全面的实时监控、实验跟踪和可操作的洞察，解决了AI操作中缺乏可观测性的问题，使团队能够主动解决瓶颈并优化性能。最后，ClearML认识到AI基础设施管理需要专业技能，因此提供了直观的工具，使不具备深厚MLOps专业知识的IT团队也能轻松部署、管理和扩展AI工作负载，加速采用并简化操作。通过申请演示了解更多信息。
结语：AI基础设施的未来是自动化优先
AI基础设施不应感觉像一场永无止境的救火。通过自动化编排、优化计算利用率、消除供应商锁定、改善可观测性、治理并简化AI基础设施，IT领导者可以将AI从一个复杂的运营负担转变为无缝的创新引擎。
AI基础设施的未来是智能、自动化且与供应商无关的——使团队无需陷入手动工作和技术债务即可部署和扩展AI工作负载。
很明显AI将长期存在——但真正的问题是，您的基础设施能否跟上？
