设计可长期使用的AI服务框架

判断

CIO和平台工程负责人应把服务框架架构——内存管理、调度、批处理——视为预算分配决策，而非模型选择的事后考虑；权衡在于为略好的模型多付钱，还是资助能满足延迟与成本约束的工程。

依据

Anand Logani在《麻省理工科技评论》由EXL提供的一篇文章中论证：随着AI从实验走向生产，企业领导者必须追问智能能否可靠、经济且规模化地交付。机制是：服务架构影响内存利用率，内存管理影响并发，并发塑造批处理与调度，调度影响GPU利用率和延迟。推理时模型权重固定，但KV缓存随活跃请求和上下文长度增长；并发增加时，即便计算容量仍可用，系统也可能缺少可用GPU内存。Logani建议先测量、找出主要约束、解决后再测量，而不是收集优化技巧。他还说，若略好的模型使推理成本翻倍或无法满足延迟要求，它未必是更好的生产选择。