目錄

一、項目背景：客戶要建自己的AI訓練平臺

二、需求梳理三板斧：并發量、存儲帶寬、模型種類

1. 并發訓練量

2. 存儲帶寬需求

3. 模型類型與參數規模

三、解決方案設計：GPU選型 + 高速網絡 + 存儲架構

? GPU服務器選型

? 網絡與通信架構

? 存儲與數據緩存

四、售前關鍵動作三連擊

1. 競品對比：橫向評估云/私有/混合部署TCO

2. ROI估算：三年TCO vs GPU利用率 vs 性能預期

3. POC演示：以真實任務驗證性能和調度效率

五、交付協同要點：架構閉環+業務運營

六、總結：從方案到落地，售前是橋梁更是發動

一套成熟的AI訓練平臺落地背后，售前的價值遠不止是“GPU推薦器”，而是從需求梳理、架構設計，到競品PK、ROI測算、POC驗證，每一步都在影響成敗。
本文復盤一個真實客戶項目，帶你完整走一遍從0到1構建AI訓練平臺的售前全過程。

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一、項目背景：客戶要建自己的AI訓練平臺

客戶是一家互聯網科技公司，隨著AI業務規模擴大，他們希望自建一套“可控、彈性、長期演進”的AI模型訓練平臺，用于內部多個業務線共享。

客戶訴求如下：

• 不想完全依賴云，擔心成本不可控、數據隱私問題；

• 希望平臺支撐多任務并發訓練，且后續可支持大模型微調；

• 要求具備10PB級別存儲能力與高吞吐訓練性能；

• 內部已有部分A100服務器，希望繼續擴容，統一調度資源。

這是一個典型的混合架構+私有化部署+多租戶共享場景，對售前的技術架構設計與項目協調能力都是挑戰。

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二、需求梳理三板斧：并發量、存儲帶寬、模型種類

很多售前習慣上來就問“要多大算力？”，但對于訓練平臺，我們梳理需求通常從三方面入手：

1. 并發訓練量

• 現階段：10-20個中型訓練任務（日常CV/NLP fine-tuning）

• 高峰期：50+并發（AIGC類業務訓練高峰）

• 用戶類型：AI工程師 / 模型平臺團隊 / 數據科學家

?? 目的：估算 GPU 實例池規模、調度系統負載能力

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2. 存儲帶寬需求

• 單任務數據吞吐：>2GB/s（高分辨圖像 + 大batch訓練）

• 數據源：冷數據在對象存儲，訓練數據在高速緩存層

• 需支持 checkpoint 快速恢復和多任務數據復用

?? 目的：決定是否配備 NVMe SSD 緩存池 + 分布式文件系統

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3. 模型類型與參數規模

• 主力模型：ResNet-50、BERT-base、LLaMA-7B

• 未來計劃：支持 LLaMA-13B / Mixtral / 百億參數類大模型

• 訓練策略：混合精度訓練 / 分布式數據并行

?? 目的：影響GPU選型（顯存大小、通信帶寬）、是否需要InfiniBand

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