凌晨三点被报警叫醒的教训：AI 芯片与算力需求实战复盘
2026年8月，作为一家独角兽AI创业公司的DevOps负责人，我几乎每个星期都能在凌晨三点被报警叫醒。不是因为什么惊天动地的问题，而是因为监控系统捕捉到了大模型训练任务异常。每一次，我都得像拆炸弹一样，手忙脚乱地排查是代码问题、网络抖动、还是——最怕的——硬件瓶颈。尤其是近期，随着NVIDIA和A…
Blackwell
我们用H100烧了18个月模型，等Blackwell等到差点把厂子烧了——10万卡集群TCO账本大白于天下
我是沈青锋，第三次创业，做的方向是用AI视觉给汽车零部件厂做缺陷检测，产线跑一个推理任务平均150毫秒，但模型要一周重训一次才能跟上良率波动。这18个月我们手里捏着3000张H100，电费单每个月能买一辆Model Y。直到Blackwell B200开始出货，我和合伙人在办公室里把TCO模型重新推…
B200出货后，我重新读了一遍Megatron-LM那篇论文——万亿参数训练集群的工程鸿沟比想象中更大
去年秋天英伟达把第一台DGX B200送进我们机房的时候，整个组都在围观那个像迷你冰箱一样的8U液冷节点。规格表上写着单卡20 petaFLOPS FP4算力、192GB HBM3e、1.8TB/s的NVLink 5带宽，所有人脑子里都是一个念头：“万亿参数模型可以随便训了。”我当天晚上就把Shoe…