分布式 AI 集群跑起来之后，很多人发现 GPU 利用率上不去，卡长时间在等通信，问题大多出在 RoCE 链路调优不到位，不是算力不够。贵阳贵安智算机房现在大量上 25G、100G RoCE 组网，真正决定多机训练效率的，是无损以太网的参数匹配，而不是网卡标称带宽。通信优化..步是把 GPU 显存和网卡打通，开启 GP
2026-10-28
RPO，是灾难发生时，..多可能丢失的数据时间窗口；RTO，是从业务中断到恢复对外正常访问的时长。异步容灾本身是异步增量复制，主站写入成功就返回给用户，数据后续再同步到贵阳灾备节点，天然存在复制延迟，和同步复制、本地快照要分开评估。建站业务可以分成两类，一类是纯展示官网，几乎没有写入，只有页面静态资源；另一类是带表单、
VLAN 逻辑隔离是在同一套交换机网络里，通过虚拟局域网划分网段，把业务、数据库、备份、运维流量互相隔开，二层不能直接互通，依靠交换机 ACL、防火墙做访问控制。多台不同业务的服务器可以共用机柜、共用交换机硬件，只是网络层面互相隔离，成本更低，扩容灵活，调整网段配置不用变动硬件位置。适合等保二级项目，满足基础网络分区要
大内存机型的选择，贵阳本地 IDC 有明确针对 AI 推理和向量数据库场景的配置，可以选配大内存加万兆网卡，满足高并发下的数据读写。租用物理机时直接提“向量数据库用，内存要拉到能装下索引热数据”，比说“我要大内存”更管用。至于内存具体拉多大，得看你向量规模和索引类型——比如 Milvus 官方给过一个参考：800 万条
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