無衝突的容量：面向AI原生團隊的多租戶GPU叢集設計指南

在AI原生公司中，隨著團隊數量的增長，對GPU計算的需求急劇上升。然而，簡單地為每個團隊分配獨立叢集會導致資源閒置和浪費。多租戶GPU叢集設計應運而生，它允許多個團隊共享同一套底層硬體，同時保持必要的隔離性。

一個成功的多租戶叢集需要同時滿足三個核心要求：池化容量、租戶隔離和自服務訪問。池化容量意味著將GPU資源集中管理，消除空閒浪費；租戶隔離確保每個團隊擁有專用的節點、儲存和憑證；自服務訪問讓團隊能夠直接預訂容量並快速啟動環境。

基礎設施採用兩層架構：底層是共享的控制平面、高效能儲存和網路（如InfiniBand和乙太網），上層是為每個租戶建立的隔離虛擬環境，包含專用GPU節點、儲存卷以及可選擇的編排層（Kubernetes或Slurm）。這種設計既實現了經濟學上的規模效應，又提供了類似專屬叢集的體驗。

為了防止單個團隊佔用過多資源，系統必須實施基於配額的分配機制。管理員可以為每個團隊設定GPU數量、總花費或預留視窗上限，並由排程器強制執行。當團隊需要超出配額時，系統應自動支援以按需費率爆發，無需人工審批。

此外，多租戶平臺應提供靈活的配置選項，允許團隊在預訂時指定編排層、CUDA驅動版本、共享記憶體大小等，避免強加統一預設值。硬體健康方面，自動驗收測試和按需健康檢查至關重要，確保節點故障不會影響其他租戶。Together AI的實踐表明，透過精心設計的多租戶架構，AI原生公司可以在不犧牲效能的前提下實現資料中心級的單位經濟學和自服務速度。

多租戶叢集在具有異構工作負載（如基礎模型訓練、微調、推理和研究）的多個AI團隊同時執行時最具價值。對於AI原生組織來說，數學上強烈支援資源池化。關鍵問題不在於是否共享基礎設施，而在於你的AI平臺如何有效地強制執行隔離。當流程無縫執行時，你將獲得資料中心級的單位經濟學，而無需公共雲的效能妥協，以及AI原生團隊所期望的自服務速度。

Together AI的多租戶叢集專為需要共享GPU基礎設施而不想有共享煩惱的AI原生組織而構建。池化你的容量，隔離你的團隊，以你的模型要求的速度前進。