AI Infra 在公有云和私有化部署的差别 #132
Description
- 公有云
- 私有云
推理和训练 分别有什么不同的考量点？
| 维度 / 场景 | 公有云 · 训练 | 私有云 · 训练 | 公有云 · 推理 | 私有云 · 推理 |
|---|---|---|---|---|
| 典型场景 | 短期大规模预训练、finetune、超参搜索；算完就删集群 | 企业内部长期训练、多人多团队共享 GPU 资源池 | 面向公网/多 Region 用户的大模型 API、AIGC 服务 | 内网问答、办公助手、知识库、业务系统智能化 |
| 资源 & 弹性 | GPU 弹性好；支持大规模临时集群；大量用 Spot/Preemptible | 固定 GPU 池；强调排班和配额；多型号、多厂商混部 | 自动扩缩容，按 QPS/并发扩缩；多 Region 部署 | 规模相对可控；可能是 1–2 个机房，多集群多租户 |
| 成本思路 | OPEX 为主；关注单次大作业总成本；靠折扣+Spot 降本 | CapEx 为主；关键是长期 GPU 利用率 ≥60–70% | 低谷少副本，高峰扩容；避免长时间闲置 GPU | GPU 买来就在那；用多租户、多模型、批处理填满空闲 |
| 调度 & 平台 | Kueue/Volcano/Ray 等做 elastic & 抢占容错；可直接用云托管训练服务 | Gang 调度、优先级、quota 管理；强 topo 感知（NVLink/RDMA/MIG/vGPU） | 云托管网关、LB、监控、托管推理平台（Bedrock/Vertex/SageMaker…） | 自建 KServe/vLLM/Ray Serve/Triton 等；结合现有网关、监控、审计体系 |
| 数据 & 存储 | 数据多在对象存储；跨 AZ/Region 要考虑带宽和流量成本；频繁 checkpoint 到对象存储 | 数据在企业数据湖 / HDFS / Ceph / MinIO；机房级 topo 感知，训练靠近数据 | RAG 索引、向量库多用托管存储服务；多 Region 数据复制 | 自建向量库（Milvus/Qdrant/pgvector…）；所有数据留在内网闭环 |
| SLO / 可靠性 | 训练可容忍抢占；重点是 checkpoint + 自动恢复；容忍任务被打散重跑 | 训练任务长；更多考虑维护窗口、迁移和 reschedule | P95/P99 延迟、多 Region 容灾、灰度发布、A/B 实验 | 内网低延迟、高稳定；与现有业务 SLO 统一（如核心交易链路） |
| 安全 & 合规 | 注重跨国/跨 Region 合规（GDPR 等）；大量用云 KMS、WAF、审计服务 | 满足本地监管及企业内部规范；物理隔离 + 网络分区 | 对外 API 要有风控、防滥用、防数据泄露；依赖云安全服务 | 全链路内网；严格 RBAC、审计、脱敏；通常不上公网 |
| 主要挑战 | 抢算力、配额限制；成本随规模不可控；架构容易被云产品 lock-in | 多团队抢 GPU、如何公平又高利用；硬件拓扑复杂、需要深度调度改造 | 全球流量调度、跨 Region 性能 & 成本；依赖云闭源能力 | 组件自己拼、自己运维；同时兼顾合规、安全与算力利用率 |