悄悄用 Go 重写 AI 基础设施：NVIDIA 的 GPU 云平台为何选择 Go？
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。
延伸解读
Go 语言的优势
NVIDIA 选择 Go 语言重写 AI 基础设施，主要是因为其高并发处理能力和云原生生态的兼容性。Go 的 goroutine 和 channel 机制使得复杂的并发逻辑得以清晰表达，适合处理 GPU 资源的精细调度和大规模并发请求。这种选择不仅提升了系统性能，也简化了运维管理。
AI 基础设施的特殊需求
AI 基础设施与传统 Web 服务有显著不同，需处理 GPU 资源调度、异步任务和海量 I/O 等复杂场景。NVIDIA 的技术选型表明，Go 语言在满足这些需求方面表现出色，尤其是在高并发和多集群协调方面。
开源的意义
NVIDIA 开源其 AI 基础设施的核心组件，如 NVCF 和 AICR，为开发者提供了真实世界的参考项目。这不仅促进了社区的参与，也使得用户能够审计和修改代码，提升了透明度和安全性。开源的做法将推动 AI 基础设施的进一步发展。
Q&A
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。
