超级智能基础设施：使用通用编程语言管理 AI 工作负载

Source: Dev.to

AI 基础设施正超越静态配置

AI 系统已经不再像传统的应用栈。训练大模型、运行分布式推理以及扩展 GPU 支持的服务都会引入不断变化的基础设施模式。容量会转移，地区会重新平衡，新服务会根据需求出现或消失。

在这种环境下，静态配置工具显得力不从心。它们假设基础设施只声明一次，然后反复应用。而 AI 工作负载需要的基础设施必须像软件一样：可适应、可测试、并且设计为可演进。

Superintelligence Infrastructure 正是为这种现实而构建的。

使用通用编程语言定义基础设施

Pulumi 允许团队使用 Python、TypeScript、Go 等通用编程语言来定义云基础设施。对于 AI 平台，这解锁了在声明式模板中难以或不切实际表达的能力：

• 基于模型类型或环境的条件资源创建
• 用循环来配置大规模、动态的 GPU 集群
• 用于训练、调优和推理流水线的共享抽象
• 在部署基础设施变更前进行单元测试和预览

基础设施因此成为应用生命周期的一部分，而不是独立的、静态的工件。

为大规模 AI 环境而设计

Superintelligence Infrastructure 支持在大规模下运行的 AI 工作负载，包括跨地区和云提供商拥有数万资源的环境。

常见使用场景包括：

• 具备弹性 GPU 能力的分布式训练集群
• 低延迟路由的多地区推理服务
• 实验环境的自动拆除与重建
• 为安全、成本和合规性强制执行策略的部署

这些系统使用团队已经熟悉的应用开发工作流进行定义、审查和部署。

Pulumi 的 AI 原生运维

Pulumi 将 AI 辅助工作流直接集成到基础设施管理中。平台团队可以使用 AI 来探索基础设施状态、检测漂移、生成更新，并在策略控制下安全地应用更改。

这种方式在减少人工干预的同时，通过预览、批准和审计日志让人保持在环路中。

Superintelligence Infrastructure 将自动化与治理相结合，而不是二者取其一。

生产 AI 基础设施的实用路径

对于构建 AI 平台的团队来说，挑战不在于实验，而在于将原型转化为持久、可重复的生产系统。

• Pulumi 提供的基础支撑：
  • 在早期模型开发期间实现快速迭代
  • 在受控的方式下推广至生产环境
  • 随着模型、数据和使用方式的变化持续演进

了解 Superintelligence Infrastructure 如何用于管理 AI 系统。