AI程序员视角下的集群与负载均衡综述

AI程序员在构建和维护分布式系统时，常常需要面对集群与负载均衡这两个核心概念。它们是支撑高可用、高性能服务的关键技术。

集群本质上是多个计算节点的集合，通过协作来提升系统的处理能力和容错性。AI程序在部署时，通常会将任务分发到不同的节点上执行，从而充分利用硬件资源。

负载均衡则是在集群内部实现流量分配的机制。它确保每个节点的工作量保持平衡，避免某些节点过载而其他节点闲置。这种动态调整对AI训练和推理任务尤为重要。

在AI开发中，负载均衡不仅关注请求的分发，还涉及模型服务的调度。例如，当多个模型同时运行时，如何根据模型的复杂度和当前负载进行合理分配，是优化性能的重要环节。

现代AI系统往往结合了容器化和编排工具，如Kubernetes，来管理集群和负载均衡。这些工具提供了自动化扩展、健康检查和故障转移的能力，极大提升了系统的稳定性和可维护性。

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（编辑：站长网）

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