在现代人工智能领域,尤其是大规模深度学习训练和实时推理应用,对GPU的性能和延迟敏感度提出了前所未有的严苛要求。传统云平台大多基于虚拟化技术,将应用程序与物理硬件之间插入超管程序(Hypervisor),以此提供资源隔离和管理便捷性。然而,这种虚拟化层不可避免地带来了性能上的"税负",即加重了系统开销,影响了GPU计算效率,限制了真实硬件能力的发挥。针对这一问题,裸金属优先架构应运而生,通过直接操控物理硬件,绕过虚拟化层带来的性能瓶颈,为AI计算带来革命性的提升。 虚拟化作为云计算发展的基石,的确极大地方便了多租户环境下的资源管理和隔离,但其性能代价不可忽视。在CPU调度、内存映射、设备模拟等方面,超管程序都会消耗宝贵的计算资源。
此外,虚拟化架构下的网络和存储I/O必须穿越虚拟交换机和控制器,显著增加了通信延迟和减少了吞吐量。对于依赖低延迟高速通信的AI分布式训练,如利用远程直接内存访问(RDMA)协议的InfiniBand或RoCE网络,这种额外的I/O路径虚拟化阻碍了训练性能的极限发挥。 裸金属优先架构的核心理念是将物理硬件视为首要和基础的计算单元,剔除传统虚拟化层。通过这一架构,平台能够直接管理和调度裸机服务器,保障AI工作负载能够享有其所需的低延迟、高带宽硬件通路,减少因虚拟化而产生的计算开销和通信阻滞。以Ori平台为例,它的分布式云操作系统设计专注于裸金属层的自动化管理和灵活调度,从硬件到服务层实现统一控制和平滑运维。 自动化是裸金属优先架构的一大技术亮点。
平台采用包括IPMI、PXE等硬件管理协议,自动完成节点生命周期管理,避免了传统裸机环境中手工介入的繁琐流程。节点角色动态分配则赋予平台极强的弹性,GPU节点可以在高性能超级计算和容器化或虚拟机环境之间灵活切换,CPU节点同样兼具不同运算需求。此外,实时硬件健康检测机制保障问题节点能迅速剔除,并通过自动替换保障集群的高可用性和弹性扩展。 安全性方面,裸金属架构提供了硬件级的工作负载隔离能力,使多租户环境下的安全防护更为坚固。通过利用NVIDIA的多实例GPU(MIG)技术、SR-IOV(单根I/O虚拟化)等硬件特性,平台能在GPU、网络和存储层面实现资源的细粒度隔离。结合EVPN/VXLAN层叠网络和InfiniBand划分,形成高性能且受管控的虚拟网络环境,满足不同行业的安全合规需求,如金融、医疗、政府领域对数据主权和审计的严格要求。
硬件到网络的安全策略提升了平台的透明度和可验证性,降低了合规成本。 性能提升是裸金属优先架构的显著优势之一。绕开虚拟机监控程序调度和虚拟I/O路径之后,AI训练框架如PyTorch的FSDP和JAX能够通过RDMA实现几乎零延迟的节点间通信,大幅缩短训练时间。Ori内部基准测试表明,在分布式训练场景中,裸金属架构相比传统虚拟化环境,性能提升可达到10%至15%,这在大规模集群环境里意味着显著的计算资源节省和成本下降。举例来说,拥有1000块GPU的集群通过性能提升即可等效增加100多块GPU的算力。 此外,裸金属优先架构带来的是运营和管理上的简化。
传统云平台往往将裸机基础设施、虚拟化管理与容器编排分为不同层级和工具链,运维复杂且需要庞大的人力投入。而裸金属优先平台的统一控制系统通过单一API接口掌控分布式硬件资源池、工作负载调度和生命周期管理,使工程团队得以减少工具和流程复杂度,提升整体运维效率,降低总拥有成本(TCO)。 从长远看,AI硬件更新迭代速度惊人,从NVIDIA Blackwell平台、第五代NVLink高速互联到即将普及的CXL互联内存架构,再到AMD Instinct最新加速器、ARM架构GPU及各种专用领域加速器。在裸金属架构下,平台能第一时间支持并释放这些前沿硬件的全部性能,无需等待超管或虚拟化层的适配更新,实现硬件技术创新的快速嫁接和灵活部署,有效规避厂商锁定风险,保障客户未来云基础设施的投资回报和适应性。 实践中,构建裸金属优先的AI云平台不仅仅是性能优化,而是为数据主权敏感的行业建立一个安全、可审计且高效的技术基础。通过硬件级别的隔离和透明的管理日志记录平台能够更好地满足ISO 27001、SOC 2等安全认证标准,同时帮助客户应对GDPR及各国数据治理法规的挑战。
综上所述,裸金属优先架构代表了面向未来大规模AI计算的关键进化路径。它打破GPU虚拟化税对性能的枷锁,简化运维复杂性,强化安全隔离,并开放对新硬件的支持能力,确保AI基础设施能够支撑更加复杂和庞大的模型训练及推理需求。对于希望大幅提升AI计算效能、降低运营成本及合规风险的企业和科研机构而言,选择裸金属优先架构已成为技术创新和业务成功的必要战略。随着AI技术的持续变革与应用深化,裸金属优先的理念和实践将为全球的AI基础设施生态带来深远影响,引领一场性能与效率兼备的计算革命。 。
