某全球领先企业协作平台：全球多区域 GPU 推理成本降低 58%–65%

该客户将 AI 推理工作负载迁移至 TensorFusion，在保障业务高峰期 40% GPU 冗余的前提下，实现 58%–65% 的推理成本优化，同时显著提升了弹性扩缩容能力。

关于客户

该客户是一家全球领先的企业协作平台，已从视频会议厂商发展成综合性 B2B 协作平台。业务峰值达每秒十万级的会议与通话，并承载邮件、即时通讯、在线文档、日历等大量协作业务。每个业务线背后都依赖不同的 AI 模型来驱动智能化体验。

核心问题：GPU 成本随模型数量线性增长

随着 AI 功能覆盖到越来越多的业务线，该客户面对的不是单一模型的算力问题，而是一个系统性的成本难题——问题出在 GPU 的分配方式本身。

整卡分配，碎片严重

传统模式下，不管实际需求多少，每个工作负载都会分到一整张显卡。一个只需要 2GB 显存的轻量语音模型，和一个需要 40GB 的大型 Transformer 模型，占用的都是同一规格的整卡。对平台工程团队来说，大量算力被闲置，但预算却在持续增长。

新模型上线 = 新一轮 GPU 采购

业务团队每上线一个新模型就需要申请独立的 GPU 资源。模型从几十个增长到 100+，基础设施成本几乎线性增长。没有共享算力层来以边际成本吸收新负载——每一次 AI 功能扩展都意味着新的采购周期。

多 Region 成倍放大

同一个模型需要在全球多个 Region 部署，整卡分配的碎片问题在每个 Region 重复一遍。单个 Region 或许还能接受的低效，乘以十几个 Region 就变成了严重的成本驱动因素。

迁移策略：深入业务、兼容先行、渐进灰度

TensorFusion 没有采用"一刀切替换"的方式，而是针对该客户的复杂多云环境设计了三阶段推进方案。

第一步：逐个业务深入分析

在动任何基础设施之前，先做精细化的摸底：逐一分析每个模型的实际算力需求和显存消耗，按业务场景分类（实时推理 / 批量处理 / 低频调用），按 Region 评估流量模式和峰值特征。

不是所有业务都适合同一种迁移节奏，精确的业务画像决定了迁移顺序和每个阶段的预期收益。

第二步：兼容模式并行运行

迁移不能影响线上业务。TensorFusion 实现了与 NVIDIA Operator & Device Plugin 的完全兼容——已分配的 GPU 卡不受任何影响，迁移后的应用和未迁移的应用在同一个节点池中安全共存，无需硬切换。

第三步：按 Region + 流量百分比灰度切换

不是一次性切流，而是按 Region 逐个推进，每个 Region 内按流量百分比渐进迁移。任何异常都可以快速回滚——风险始终可控。

技术挑战：在飞行中换引擎

大规模渐进迁移中，最复杂的不是新系统的部署，而是新旧系统共存时的一系列边界问题。

调度冲突：双向隔离

渐进迁移意味着同一个节点池上同时运行 TensorFusion 管理的 Pod 和传统 Device Plugin 管理的 Pod。必须解决双向冲突：

• 正向：上报现有 Device Plugin 的分配数据，在调度器的 filter 阶段处理，防止 TensorFusion 调度到已被占用的卡。
• 反向：同样要避免未迁移的 GPU Pod 被调度到已由 TensorFusion 接管的 GPU 上。

任何一个方向出问题，都会影响线上业务——这就是"飞行中换引擎"的真实含义。

GPU 驱动热更新兼容

TensorFusion 实现了对 GPU Operator Hot Upgrade Driver 事件的感知，避免驱动热更新过程中运行中的工作负载无法识别 CUDA 设备——这在滚动基础设施更新时是实际存在的风险。

批量迁移利器：智能准入控制

自研的 AdmissionWebhook 智能 allow/block list 策略，协助业务团队按命名空间、标签等维度批量迁移 GPU 业务，无需逐个 Deployment 手动改配置。这将一个可能持续数月的逐应用迁移，变成了系统化的、按团队推进的操作。

联合优化 LLM 推理链路

TensorFusion 与客户工程团队联合在 LLM 推理链路上做端到端优化：

• Prefill-Decode 分离（PD 分离），提升大模型推理吞吐
• vLLM 层面的配置调优
• 多种 KV Cache 复用策略的测试与落地
• 不同 GPU Instance Type 的实际业务压测与性价比对比
• 已使用 timeslicing 的租户平滑转换至 TensorFusion

深度系统集成

Metrics 格式按客户内部监控体系定制，添加业务维度的 metric label，无缝接入现有的可观测性平台。

实施结果

某个 Region 的真实数据：9 月开始迁移应用，在保障业务高峰期 GPU 使用率还有 40% 冗余的情况下，成本下降了 58%。其他 Region 的优化幅度达到最高 65%。

弹性扩缩容：三种模式，全自动

TensorFusion 支持三种节点扩缩容模式，与 Karpenter 深度集成，让弹性伸缩真正转化为成本节约：

常见疑问

"GPU 虚拟化会增加推理延迟吗？" TensorFusion 的虚拟化在驱动层实现，开销接近零。在客户的生产环境中，推理延迟保持在迁移前的基线范围内。对于延迟敏感的实时模型（语音、视频处理），迁移前已做过充分验证。

"迁移过程对业务影响大吗？" 三阶段方案的核心就是降低影响。兼容模式保证现有工作负载不受触动，流量按 Region、按百分比渐进切换，随时可回滚。客户的生产服务在整个迁移过程中没有发生停机。

"需要替换现有的 NVIDIA 技术栈吗？" 不需要。TensorFusion 的兼容模式可以与现有 NVIDIA Operator 和 Device Plugin 并行工作。迁移后的工作负载和未迁移的工作负载在同一节点上共存，不需要移除或替换现有的 GPU 管理工具。

为什么该客户选择了 TensorFusion

回到最初的问题：该客户面对的不是某一个模型的算力瓶颈，而是一个结构性挑战——100+ AI 模型、20+ 业务线、10+ Region，每个都按整卡分配 GPU，成本随模型数量线性增长。手动调优解决不了根本的分配模式问题。

TensorFusion 在正确的层面解决了这个问题：精细化 GPU 切分消除碎片，共享算力池以接近零的边际成本吸收新模型，渐进式的 Region 级迁移路径保障了生产环境始终安全。

如果你的组织也在多团队、多区域运行多样化的 AI 工作负载，且 GPU 成本的增长跟着模型数量走而不是跟着实际计算需求走——这套方案值得评估。