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「紫曰」为什么容器是承载AI应用的最佳方式？

发布时间：2025-06-17 18:32分类：科技浏览：141评论：0

导读：【紫曰】是一档聚焦数字化技术及应用解读的创新“专辑”，专注于新技术、新观察和新方案的实践分享，欢迎与我们一起共鉴在“紫曰”。陈伟涛容器云产品经理多年云计算从业经验，对云...

【紫曰】是一档聚焦数字化技术及应用解读的创新“专辑”，专注于新技术、新观察和新方案的实践分享，欢迎与我们一起共鉴在“紫曰”。

陈伟涛

容器云产品经理

多年云计算从业经验，对云原生、虚拟化、云网络、数据库等IaaS和PaaS技术有深入理解，支持金融、企业等行业多个私有云项目整体解决方案，目前主要负责双栈容器一体机产品与解决方案设计工作。

在当今全球数字智能浪潮中，AI大模型正成为推动产业变革的核心动力。从科研创新到商业智能转型，GPU算力如新时代 “电力”，点亮了无数智能场景。然而，传统AI应用部署方式却面临着诸多挑战，像算力时代的达摩克利斯之剑，制约着企业智能化转型的步伐。

2025年以来，人工智能技术蓬勃发展，企业越发重视AI应用。据IDC预测，未来5年我国人工智能投资规模年复合增长率将达35.2%，生成式AI更是高达51.5%。随着企业私有化部署大模型的增多，容器技术因其众多优势，逐渐成为AI应用部署的主流方式。

那么，为什么容器技术能够成为AI应用部署的主流方式？这还需从AI应用承载所面临的难点痛点说起。

AI应用部署的核心困境

在传统部署模式下，AI应用面临着三重致命挑战。

首先是 GPU资源利用率低下的问题。单台A100显卡价格高昂，超过 10万美元，但在传统物理机部署模式下，GPU利用率却不足30%，即便采用虚拟机vGPU技术，由于NVIDIA分区限制和许可证成本，超分效率也难以突破50%的边界。

其次是弹性能力的缺失。AI应用流量波峰波谷差值可达10倍，而传统虚拟机扩容耗时15分钟以上，错失黄金响应窗口，导致年均60%算力闲置，无法有效应对突发流量。

最后是环境一致性难题。开发测试环境与生产环境的差异，如CUDA版本不一致，易引发部署故障，拖慢 AI 应用迭代速度。

这些问题制约着企业智能化转型的步伐，而容器技术带来希望，凭借诸多优势，逐渐成为 AI 应用部署的主流方式。

容器化部署AI应用

破局AI算力三重门

本次

容器技术正悄然推动AI基础设施的深刻变革，这场变革的核心在于将静态算力资源转化为动态智能单元。

在GPU资源调度层面，容器展现出手术刀般的精准。基于CUDA劫持的虚拟化技术可将单卡拆分为100个计算单元，得益于容器是与底层服务器共享操作系统，显卡依旧挂载在底层操作系统，容器实际以应用方式使用显卡。

更细粒度地切分使得GPU可以承载更多容器使用，即承载更多AI应用运行；同时，容器可以快速拉起和销毁，平时保持低实例数运行，节省算力占用时间，全力提升GPU算力利用率。

弹性伸缩机制更是容器的“天赋异禀”。一方面，容器仅仅包含AI应用代码及其必要依赖配置文件，不像虚拟机一样有一套独立的操作系统，极致轻量化，本身秒级拉起，非常适合应对流量变化；另一方面，容器调度工具K8s本身有丰富的弹性伸缩机制，可以根据资源占用或流量变化自动进行AI应用实例的弹性伸缩，快速响应、自动响应。容器的弹性伸缩能力，既能很好得应对流量需求变化，也是节省GPU算力的重要基础。

环境一致性保障如同为AI应用铺就“数字铁轨”。容器技术最大的特点是提供一种标准化的交付方式，可用于将应用以及依赖整体打包，使应用不再受到环境限制，简化应用构建、测试、部署流程，实现“一次编译，随处运行”的大目标。AI应用无论是大模型还是各种智能体应用，使用容器都可以极大节省开发到部署的全流程周期，更可以与DevOps无缝衔接，实现流水线式应用开发、测试、部署，使AI应用部署快速、高效、无障碍。

紫鸾应用容器一体机助力AI应用开发

高效承载启新章

在这场容器化变革中，紫鸾应用容器一体机正谱写着算力管理的新篇章。

在资源调度维度，平台支持从1%到100%的GPU弹性切割。支持GPU碎片调度，以最小1M显存、1% Core算力为容器分配GPU，显著提升GPU算力利用率；同时，支持整卡调度，用于高算力需求场景。作为双栈平台，一体机中的虚拟机支持整卡调度和利用NVIDIA vGPU方案的显卡切分方案，满足虚拟机使用GPU需求。

全生命周期管理平台如同AI应用的“数字管家”。紫鸾应用容器一体机提供可视化的容器AI应用部署、GPU挂载、弹性伸缩、升级回滚等应用全生命周期管理，提供丰富的弹性伸缩策略，包括根据资源使用率和请求速率的自动伸缩，根据经验的定时伸缩和周期伸缩，应对各种流量突发或周期性事件。

应用链路观测，编织起智能运维的天网。除了容器和虚拟机，还提供微服务、DevOps、中间件、数据库等PaaS组件，为AI应用开发部署提供全面PaaS支持；自研应用全链路观测，提供从应用到底层资源的全方面监测，提供应用调用链路拓扑展示，快速回溯故障点的应用调用链、调用接口、日志等状况，辅助AI应用故障分析。

容器化部署的终极价值，在于重构AI生产力。容器能够将 AI 应用及其依赖环境打包，确保在不同环境下稳定运行，同时具备启动速度快、资源利用高效、可扩展性和可移植性强等特点。因此，即使是传统云计算和超融合企业在部署 AI 应用时，也倾向于采用 “裸金属 + 容器方式”。未来已来，唯变不变。紫鸾应用容器一体机提供丰富的GPU使用方式，极小的切分粒度可以显著提供GPU算力利用率，同时支持应用全生命周期管理和链路观测，为AI应用部署运维提供全套方案，全方位提升AI应用管理效率。