多 GPU 运行 AI 负载的七大工程挑战：通信、显存与同步

多 GPU 运行 AI 训练与推理不会自动加速，系统需应对通信、显存、并行策略、负载均衡、同步、容错和监控七类工程挑战。常用手段包括 NVLink、NCCL、模型分片、激活检查点、混合精度与动态调度。文中还建议通过分布式检查点、故障检测和自动重启应对单卡故障，并以 DeepSpeed 与 NCCL 文档作为延伸阅读。