跨职能协作团队架构
在支持多组织国家级机器学习项目时，需组建跨职能虚拟团队。某中心建立了包含客户团队、解决方案架构师和服务团队的三层协作体系：
- 客户团队：由业务与技术负责人、ML及平台工程师组成，负责训练任务执行
- 某中心账户团队：维护客户关系、文档管理及内外部沟通
- 全球专家组织框架团队：专注大规模ML工作负载，主导HPC与容器服务（如AWS ParallelCluster、Amazon EKS、SageMaker HyperPod）的技术方案，并作为升级协调点
通信与文档管理体系
建立内外双Slack通道实现实时协作：
- 内部频道连接账户团队与主导架构师，支持实时故障排除与知识共享
- 外部频道直接联通某中心与客户，形成问题快速响应机制 采用详细工作负载跟踪文档，记录客户训练参数（模型架构、分布式框架、软件组件）与基础设施规格（实例类型、集群配置、存储方案），并通过周例会持续优化支持流程。
参考架构设计
提供两种预验证集群方案：
- AWS ParallelCluster：用户管理的HPC集群，基于Slurm调度器通过YAML配置快速部署
- SageMaker HyperPod：托管式弹性集群服务，集成Slurm/Kubernetes编排器
架构核心组件：
- 计算网络：专用VPC与高性能网络配置
- 分层存储：FSx for Lustre训练数据存储 + S3桶长期数据持久化，通过数据存储库关联（DRA）实现自动数据传输
- 监控系统：集成Prometheus/Grafana的观测体系，包含GPU健康仪表盘（监测XID错误码、热违规等指标）
标准化部署与赋能体系
通过可复现部署指南与实战工作坊：
- 2024年10月开展大规模赋能会议，涵盖基础设施原理、编排工具实战及性能仪表盘搭建
- 提供AWS ParallelCluster与SageMaker HyperPod专项 workshop
- 采用定制化入驻会议，由主导架构师现场协助集群部署与NCCL测试验证
成果与演进
12家机构单日部署127个P5实例与24个Trn1实例，成功训练包括405B参数多语言模型在内的大规模模型。技术框架持续优化三方面：
- 增强跨职能协作与知识系统化
- 升级参考架构与自动化模板
- 基于实践经验固化技术工作坊与最佳实践
2025年4月在东京举办的技术活动已为新一轮周期储备能力，展示端到端生成式AI支持体系从基础设施到部署工具的全栈方案。
本文由某中心GENIAC项目核心团队基于实战经验总结，相关技术方案已应用于多行业大规模模型训练场景。