前言
8 月 8 日，我受邀參加了在上海舉辦的 NVIDIA CWE 大會。作為一個正在企業內部推動 AI 落地的從業者，這場會議對我來說不僅是“充電”，更像是一場“解題會”。
參會感受
在分享干貨之前，我先談談這次參會的不同感受。給我感受特別深的是不像我過去參加的那些技術大會那樣“泛泛而談”，NVIDIA 的閉門會更像是一場深入企業內核、直擊痛點的技術診療。以往我參加的會議，更多是技術趨勢的分享和廠商產品展示，干貨雖有，但落地性偏弱，很少能直接映射到我當前的業務場景里。
不只是“告訴你可以做什么”，還“告訴你怎么做”，包括代碼結構、集群配置、性能優化細節，這些內容過去在公開會議上很少會講到。
會中我能直接和 NV 的技術專家、其他企業的實踐者面對面討論方案細節，獲得的是即時且可執行的建議，而不是事后再去翻資料。
會議現場干貨密集，其中企業 AI 專場的兩個模塊讓我印象最深：
- 從 GPU 集群開啟 AI 之旅
- 從基礎模型構建你的專屬模型（NeMo 2.0）
這兩個模塊，一個幫我看清底層邏輯，一個幫我找到快速落地的路徑。
企業 AI 的現實痛點
在聊收獲之前，先說說現實中的困境。
我們公司雖然已經有了一些 AI 應用的探索，但一到大規模落地，問題就開始冒頭：
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資源不夠用
訓練大模型和推理服務搶 GPU，用完一個任務才能跑下一個。任務一多，大家都在排隊。 -
運維太復雜
不同團隊用不同框架、不同版本的依賴，環境沖突不斷；集群狀態一旦出問題，排查起來耗時耗力。 -
更新跟不上
AI 技術日新月異，軟硬件版本升級很快，兼容性、穩定性都要重新驗證。對非 IT 核心業務的企業來說，維護成本很高。
這些痛點和會議上講的內容高度契合，讓我聽得格外有共鳴。
從 GPU 集群開啟 AI 之旅
在企業 AI 落地的第一步，就是搞定算力和調度。NVIDIA 的方案圍繞 BCM（Base Command Manager） 展開，它的核心目標是讓 GPU 集群的管理和使用變得穩定、靈活、易維護。
場景化解讀
想象一下，你有一個幾十臺甚至幾百臺 GPU 節點的集群，要滿足不同團隊的訓練、推理、測試需求：
- 數據科學團隊在調優模型
- 算法工程師在跑實驗
- 產品團隊需要推理 API 穩定服務用戶
如果沒有好的調度系統，就像一個廚房只有一個爐子，所有廚師都要排隊炒菜，效率極低。
BCM 在這里就像一個智能廚房管理系統，不僅能靈活分配爐子，還能隨時監控每個爐子的狀態，哪里壞了馬上通知維修。
BCM 的三個亮點：
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多調度系統并存
支持 Kubernetes、Slurm、Jupyter Notebook 同時部署，方便不同團隊按需選擇。 -
混合架構管理
不管是本地集群、公有云還是邊緣設備，只要能聯網就能納入統一管理。 -
全鏈路監控
管理員能看到資源使用情況，運維能精準定位問題位置，減少故障排查時間。
用 NeMo 快速構建專屬模型
第二個讓我剛到收獲滿滿的主題是 NeMo 2.0。它是 NVIDIA 推出的端到端生成式 AI 框架，讓企業可以用更低的成本、更快的速度定制自己的大模型。
現實中的難點
在公司內部做大模型定制時，最大的問題是：
- 數據處理流程復雜，清洗、標注、篩選都很耗人力
- 訓練周期長，GPU 資源利用不充分
- 部署環節優化不到位，推理速度慢
NeMo 針對這些痛點給出了“全套武器”：
- 數據處理工具：批量高效篩選高質量數據
- 分布式訓練：自動高效利用多節點 GPU
- 模型定制：支持 P-tuning、SFT、Adapter 等多種微調方式
- 部署加速：與 Triton 推理服務器無縫銜接，支持 TensorRT-LLM
配置 NeMo 任務執行環境
會議上展示的部分代碼我整理如下，假設你要通過 Slurm 集群執行 NeMo 訓練任務，可以先聲明環境變量，再配置執行器：
# 聲明 NeMo 主目錄
export NEMO_HOME=/path/to/nemo# Python 代碼示例：定義 Slurm 執行器
def slurm_executor(user: str,host: str,remote_job_dir: str,account: str,partition: str,nodes: int,devices: int,time: str = "02:00:00",custom_mounts: Optional[list[str]] = None,custom_env_vars: Optional[dict[str, str]] = None,container_image: str = "nvcr.io/nvidia/nemo:25.02.01",retries: int = 0,
) -> run.SlurmExecutor:if not all([user, host, remote_job_dir, account, partition, nodes, devices]):raise RuntimeError("請設置 user, host, remote_job_dir, account, partition, nodes 和 devices 參數")mounts = custom_mounts or []env_vars = {"TORCH_NCCL_AVOID_RECORD_STREAMS": "1","NCCL_NVLS_ENABLE": "0","NTE_DP_AMAX_REDUCE_INTERVAL": "9","NTE_ASYNC_AMAX_REDUCTION": "1",}if custom_env_vars:env_vars.update(custom_env_vars)executor = run.SlurmExecutor(account=account,partition=partition,tunnel=run.SSHTunnel(user=user,host=host,job_dir=remote_job_dir),nodes=nodes,ntasks_per_node=devices,mem="0",exclusive=True,packager=run.Packager(),)executor.container_image = container_imageexecutor.container_mounts = mountsexecutor.env_vars = env_varsexecutor.retries = retriesexecutor.time = timereturn executor
這段代碼的作用就是幫你快速在 Slurm 集群上啟動 NeMo 訓練任務，免去反復配置環境的麻煩。
我的收獲與落地思路
這次閉門會中分享的案例和方案幾乎都是圍繞企業級 AI 落地過程中的真實挑戰展開，很多場景和我們現在遇到的情況高度契合。結合 BCM 和 NeMo 的方案，我的落地思路也更加明確：
集群管理要智能化，借鑒 BCM 的多調度、多架構管理思路，讓 GPU 資源分配更加靈活，解決我們當前“排隊跑任務”的痛點。
模型定制要快，將 NeMo 的數據處理工具與分布式訓練方案引入到內部項目，縮短從數據準備到模型上線的時間。
部署要高效，提前規劃推理優化方案，引入 TensorRT-LLM 和 Triton，提高用戶訪問時的響應速度，降低長期算力成本。
總結
這次 NVIDIA CWE 會議讓我看到了一條很清晰的企業 AI 落地路徑：先用 BCM 解決資源和調度的問題，再用 NeMo 高效構建和部署模型。這樣不僅能減少運維壓力，還能大幅縮短 AI 項目的交付周期。
接下來，我會把 BCM 與 NeMo 的落地方案結合我們公司的實際場景做 PoC（概念驗證），爭取在下一輪產品迭代中實現 GPU 資源利用率和模型交付速度的雙提升。
