这是人工智能基础设施系列的第三篇文章，主要介绍了人工智能基础设施的计算、存储、可观测性、性能、优化（深入探讨）和安全性等方面。

• 计算层架构：提供 AI 工作负载所需的原始处理能力，需考虑 GPU 管理、资源分配和工作负载调度等因素，处理 AI 工作负载的独特特征，如高内存需求、长时间运行进程和动态资源需求。

  • GPU 资源管理：包括 GPU 调度策略，如 GPU 共享、多 GPU 协调和动态扩展等，还给出了 GPU 资源管理的示例配置。
  • 内存和存储优化：介绍了模型加载策略，如内存映射、模型分片和量化集成等，以提高系统性能和降低成本。
• 存储基础设施流程：涵盖多个存储层，需优化数据放置和访问模式以降低延迟并控制成本，还介绍了向量数据库架构和选择，如 ChromaDB、Qdrant 和 Weaviate 等。
• 监控和可观测性栈：需要专门的指标、跟踪能力和警报策略来捕捉 AI 工作负载的独特特征，包括 AI 特定指标和 KPIs、分布式跟踪和警报策略等。
• 必备开源工具矩阵：介绍了模型服务框架比较，如 vLLM 和 TensorRT-LLM 的性能特点，以及代理框架分析，如 LangChain 和 CrewAI 的架构。
• 性能优化深入探讨：需要理解 AI 工作负载的独特特征并在技术栈的多个层实施优化，包括模型优化管道和硬件加速优化等。
• 安全和合规框架：提出了 AI 特定的安全考虑，如模型保护和对抗攻击防御，以及合规和治理，如数据治理等。
• 生产部署模式：需要复杂的部署策略来处理 AI 工作负载的独特挑战，如高级部署策略、模型版本管理等。
• 为人工智能基础设施做好未来准备：探讨了新兴的架构模式，如混合专家（MoE）基础设施，以及技术演进和适应，如量子-经典集成和神经形态计算集成。

结论：人工智能基础设施 landscape 将继续快速发展，成功需要构建强大的基础，实施全面的可观测性，并保持持续学习和改进的文化，根据具体需求选择工具，逐步构建更复杂的架构。