目录

一、项目背景：客户要建自己的AI训练平台

二、需求梳理三板斧：并发量、存储带宽、模型种类

1. 并发训练量

2. 存储带宽需求

3. 模型类型与参数规模

三、解决方案设计：GPU选型 + 高速网络 + 存储架构

✅ GPU服务器选型

✅ 网络与通信架构

✅ 存储与数据缓存

四、售前关键动作三连击

1. 竞品对比：横向评估云/私有/混合部署TCO

2. ROI估算：三年TCO vs GPU利用率 vs 性能预期

3. POC演示：以真实任务验证性能和调度效率

五、交付协同要点：架构闭环+业务运营

六、总结：从方案到落地，售前是桥梁更是发动

一套成熟的AI训练平台落地背后，售前的价值远不止是“GPU推荐器”，而是从需求梳理、架构设计，到竞品PK、ROI测算、POC验证，每一步都在影响成败。
本文复盘一个真实客户项目，带你完整走一遍从0到1构建AI训练平台的售前全过程。

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一、项目背景：客户要建自己的AI训练平台

客户是一家互联网科技公司，随着AI业务规模扩大，他们希望自建一套“可控、弹性、长期演进”的AI模型训练平台，用于内部多个业务线共享。

客户诉求如下：

• 不想完全依赖云，担心成本不可控、数据隐私问题；

• 希望平台支撑多任务并发训练，且后续可支持大模型微调；

• 要求具备10PB级别存储能力与高吞吐训练性能；

• 内部已有部分A100服务器，希望继续扩容，统一调度资源。

这是一个典型的混合架构+私有化部署+多租户共享场景，对售前的技术架构设计与项目协调能力都是挑战。

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二、需求梳理三板斧：并发量、存储带宽、模型种类

很多售前习惯上来就问“要多大算力？”，但对于训练平台，我们梳理需求通常从三方面入手：

1. 并发训练量

• 现阶段：10-20个中型训练任务（日常CV/NLP fine-tuning）

• 高峰期：50+并发（AIGC类业务训练高峰）

• 用户类型：AI工程师 / 模型平台团队 / 数据科学家

👉 目的：估算 GPU 实例池规模、调度系统负载能力

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2. 存储带宽需求

• 单任务数据吞吐：>2GB/s（高分辨图像 + 大batch训练）

• 数据源：冷数据在对象存储，训练数据在高速缓存层

• 需支持 checkpoint 快速恢复和多任务数据复用

👉 目的：决定是否配备 NVMe SSD 缓存池 + 分布式文件系统

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3. 模型类型与参数规模

• 主力模型：ResNet-50、BERT-base、LLaMA-7B

• 未来计划：支持 LLaMA-13B / Mixtral / 百亿参数类大模型

• 训练策略：混合精度训练 / 分布式数据并行

👉 目的：影响GPU选型（显存大小、通信带宽）、是否需要InfiniBand

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