AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？

主要观点总结

本文介绍了AICon全球人工智能开发与应用大会的相关内容，包括近期InfoQ《极客有约》栏目对三位专家的访谈。文章讨论了在大模型Infra工程师工作中遇到的实际需求和故障类型，以及开源Infra和国产卡适配训练过程中的难点和挑战。文章还涉及了关于大模型工程流程中的高频问题、如何优化显存使用、成本优化策略、开源项目背后的挑战，以及GPU共享和虚拟化方案的技术趋势等问题。另外，文章推荐了即将举行的AICon北京站的相关活动。

关键观点总结

关键观点1: AICon全球人工智能开发与应用大会的策划背景和内容概述。

会议将聚焦AI软硬件及生态系统的建设，讨论如何打造高效的AI开发与应用环境。

关键观点2: 大模型Infra工程师的实际需求和故障类型。

工程师们经常遇到线上告急问题，如训练挂掉、推理跑不动等，需要解决稳定性问题和性能问题。

关键观点3: 开源Infra和国产卡适配训练过程中的难点和挑战。

开源项目除了写代码之外，社区运营、用户反馈、版本节奏管理等也是重要的挑战。

关键观点4: 关于GPU共享和虚拟化方案的技术趋势。

随着技术的发展，GPU虚拟化方案越来越成熟，如何利用异构硬件特性实现跨类型资源的智能调度与混部是当前的重要方向。

关键观点5: 活动推荐

6月27-28日的AICon北京站将聚焦AI技术的前沿突破与产业落地，欢迎持续关注。

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