训练系统（Training System）和推理系统（Inference System）虽然都基于深度学习模型和底层算力，但由于它们处于AI生命周期的不同阶段，其核心设计目标存在本质差异。 简单来说：训练系统是为了“创造”智能，追求的是收敛速度和模型质量；推理系统是为了“应用”智能，追求的是响应速度和服务成本。 以下是两者在设计目标上的六大本质差异： 1. 核心优化指标：吞吐量 vs. 延迟 (Throughput vs. Latency) 训练系统：追求高吞吐量（Throughput） 目标： 在单位时间内处理尽可能多的数据样本，以缩短“模型收敛时间”（Time-to-Accuracy）。 设计： 倾向于使用极大的Batch Size（批大小），以充分填满GPU的计算单元，掩盖内存访问延迟。系统设计容忍单个样本处理慢一点，只要整体处理量大即可。 推理系统：追求低延迟（Latency） 目标： 对用户的单个请求做出最快的响应。对于实时应用（如自动驾驶、语音助手），延迟必须控制在毫秒级（如<10ms）。 设计： 往往使用很小的Batch Size（甚至为1）。系统必须优化关键路径，...
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