训练不只是算力堆叠，更是复杂的资源调度和带宽优化战场

“只要租个GPU就能训练了”看似简单，但真正的挑战从70亿参数以上、需要多节点训练、90%+ GPU利用率开始。

大多数ML工程师以为训练架构就是租几个A100，装个PyTorch，跑脚本，多加GPU就行了。痛点通常从8块GPU起。

但你训练的不是单个模型单块GPU，而是成百上千GPU上运行的几十个实验，涉及检查点、容错、资源共享。这是调度问题，不是单纯训练。

核心需求是：理解GPU拓扑的作业调度器、节省带宽的分布式检查点管理、针对All-Reduce优化的网络架构、支持弹性训练的容错机制。这才是训练平台的真相。

大规模训练成本拆解：计算$10/GPU·时（云端往往$30）、数据传输$2/TB（大数据集杀手）、存储$0.02/GB·月（检查点占用惊人）、网络虽包含但成瓶颈。隐形成本是调试时的GPU空闲。

分布式训练首要瓶颈是带宽远超计算。64块GPU在3.2Tbps InfiniBand下，带宽极限约200GB/s，简单“加GPU”无法突破瓶颈。

检查点存储成本巨大：训练LLaMA 70B，模型权重140GB，优化器状态280GB，每千步存一次，30个检查点约12.6TB，一次训练存储费约250美元，50次实验月花费惊人。

多模型多超参训练需平台支持：多GPU帮调度、抢占实例处理、共享数据缓存、公平优先级队列。90%自建平台难做到。

云适用场景：少于5模型/月、标准框架、能容忍随机失败、工程成本高于GPU加价。

自建需求：20+模型/月、70B+参数、目标<$10/GPU·时、月开销超5万美元。

成本对比：AWS 8×H100实例约98美元/小时，100次训练跑48小时年花47万美元。自建64×H100硬件2.5百万美元，折旧+能耗15万美元/年，60%利用率下年花31.25万美元，外加工程和维护约25万美元，18个月回本。

生产级训练平台四层架构：调度（队列、帮调度、资源管理）、执行（分布式运行时、检查点管理、容错）、存储（数据缓存、检查点库、工件管理）、监控（GPU利用、训练指标、成本跟踪）。多数只做执行层，忽视其余。

生产建议：用SLURM或Kubernetes GPU调度，自动恢复检查点，关注模型FLOPS利用率，基于排队深度自动扩缩容，追踪每轮成本和样本吞吐，准备抢占实例备选方案，规划中途节点失败处理。

总结：构建训练基础设施是9个月大项目，硬件前期投入高，但月训练100+跑后1年内ROI明显。关键看训练速度和规模。