悄悄用 Go 重写 AI 基础设施：NVIDIA 的 GPU 云平台为何选择 Go？
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内容提要
NVIDIA 正在用 Go 语言重写其 AI 基础设施，包括 GPU 云函数平台 NVCF、AI 集群运行时 AICR 和分布式存储 AIStore。Go 语言因其高并发处理能力和云原生生态的兼容性，在这些项目中发挥核心作用。NVCF 管理 GPU 加速工作负载，AICR 简化 GPU 集群配置，AIStore 则为 AI 应用提供分布式存储解决方案。
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关键要点
- NVIDIA 正在用 Go 语言重写其 AI 基础设施，包括 GPU 云函数平台 NVCF、AI 集群运行时 AICR 和分布式存储 AIStore。
- Go 语言在这些项目中发挥核心作用，因其高并发处理能力和云原生生态的兼容性。
- NVCF 是一个用于部署、管理和运行 GPU 加速工作负载的平台，类似于 AWS Lambda。
- AICR 提供了一个版本锁定的 Recipe 系统，简化了 GPU 加速 Kubernetes 集群的搭建过程。
- AIStore 是一个专为 AI 应用构建的轻量分布式存储栈，支持多云后端和线性扩展性。
- NVIDIA 选择 Go 的原因包括其对 AI 基础设施的特殊需求、云原生生态的兼容性和运维友好的单一二进制特性。
- NVIDIA 的技术选型表明 Go 正在成为 AI 时代基础设施的核心技术栈之一。
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延伸问答
NVIDIA 为什么选择用 Go 语言重写 AI 基础设施？
NVIDIA 选择 Go 语言是因为其高并发处理能力、云原生生态的兼容性以及运维友好的单一二进制特性。
NVCF 是什么，它的主要功能是什么？
NVCF（NVIDIA Cloud Functions）是一个用于部署、管理和运行 GPU 加速工作负载的平台，类似于 AWS Lambda。
AICR 的 Recipe 系统有什么特点？
AICR 的 Recipe 系统提供版本锁定的配置，确保针对特定环境的优化、验证和可复现性。
AIStore 的核心优势是什么？
AIStore 是一个轻量分布式存储栈，支持多云后端和线性扩展性，能够原生操作集群内外的数据。
NVIDIA 的 AI 基础设施项目中 Go 语言的使用比例是多少？
在 NVCF 中，Go 占比 88.5%；在 AICR 中占比 51.1%；在 AIStore 中占比 75.2%。
NVIDIA 如何解决 GPU 工作负载的 Scale-to-Zero 问题？
NVIDIA 通过将 NATS JetStream 作为持久化请求缓冲区，确保新请求不会丢失，并在需要时自动扩缩容。
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