8.3.1 从单机加速向云端/边缘协同演进

文档摘要

8.3.1 从单机加速向云端/边缘协同演进在单机GPU算力逼近物理极限的今天，我们正站在一场静默却剧烈的范式迁移门槛上——不是算力不够，而是算力“错配”了。当一个ResNet-50推理请求在本地RTX 4090上耗时18ms，而同一模型在边缘网关（Jetson Orin AGX）上仅需23ms、在云端A10实例上却只需7ms，问题的答案早已不在“谁更快”，而在“谁该做哪一段”。真正的加速，正从“把所有活塞塞进一台发动机”转向“让成百上千台不同排量、不同燃料、不同响应特性的引擎，在毫秒级调度下协同吐纳”。这不是云原生的简单平移，也不是边缘计算的粗暴下沉；这是对计算生命周期的一次重定义：模型不再是静态部署在某处的二进制包，而是一组可拆解、可路由、可状态迁移的计算原子；