超越模型性能：分布式 AI 基础设施究竟应该优化什么
核心观点
AI 基础设施正在变得越来越动态。工作负载可以在云端、边缘端和设备之间迁移；算力资源可能出现拥塞，也可能随时释放；网络路径会发生劣化，也会恢复。某一时刻最适合执行工作负载的位置，下一刻未必仍然是最佳选择。
但无论底层基础设施如何变化，应用仍然必须正常运行。如果某个工作负载需要在特定时间窗口内获得响应，需要一定程度的连续性，或对通信表现有明确的可预测性要求，那么这些服务目标仍然需要被满足。
这也提出了一个对分布式 AI 越来越重要的问题：基础设施究竟应该优化什么？
今天，关于 AI...
26 10月 2026
继续阅读
