为什么 GPU 成了 AI 时代的基石？给 K8s 老兵的 GPU 科普

摘要

用 Kubernetes 老兵熟悉的概念，解釋 AI 訓練與推理為何必須依賴 GPU，並對比 CPU 的差異。讀者能理解 Tensor Core、HBM、KV Cache 等專有名詞，掌握 GPU 資源排程與異構叢集的基礎知識。

An article explains why GPUs are essential for AI using Kubernetes analogies, covering architecture, memory bottlenecks, and scheduling strategies.

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 透過高平行計算與專用 Tensor Core 完美契合 AI 的矩陣運算需求。
• HBM 高頻寬記憶體與 KV Cache 機制是限制 AI 效能的關鍵瓶頸。
• 訓練用 Slurm、推理用 K8s，未來趨勢是統一排程異構加速卡。

提到的工具與公司

• Kubernetes
• Slurm
• NVLink
• RDMA
• DCGM Exporter

適合誰看

適合從雲端原生轉向 AI 基礎設施的工程師與系統架構師。

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講者

Jimmy Song

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