从 GPU 到 Token：AI 基础设施的八层可观测性体系

摘要

提出從 GPU 硬體到業務成本的八層 AI 基礎設施可觀測性架構，指出僅看 GPU 利用率已不足以評估現代 AI 系統狀態。讀者可學習如何透過 Token 成本、KV Cache 利用率及跨層指標，建立完整的運維與排障體系，確保算力真正創造業務價值。

This article outlines an eight-layer observability framework for AI infrastructure, shifting focus from GPU utilization to token cost and end-to-end system performance.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• GPU 利用率高不代表系統效率高，需關注 Token 成本與首 Token 延遲。
• 建立從硬體到業務的八層可觀測性架構，填補從 GPU 到 Token 的監測空白。
• 透過跨層指標分析，快速定位從通訊瓶頸到資源分配的複雜故障。

提到的工具與公司

• Kubernetes
• Volcano
• Kueue
• HAMi
• NCCL
• OpenTelemetry
• OTel Collector

適合誰看

負責 AI 基礎設施運維、資源排程或大模型推理系統架構的工程師與技術管理者。

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講者

Jimmy Song

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