针对大数据量和高并发数的AI数字人的服务器搭建

Question

公司现在准备针对数字人的使用对象为ToC（不是短视频和直播），每个人都可以在系统中生成多个数字人
数字人的主要功能包括：
1、根据形象、声音生成数字人
2、真人可以与数字人进行话语沟通
3、可以投喂数据，使数字人个性化
那意味着数字人的生成、访问的并发数都会大量增加，服务器端的算力会要求很高，请问AI服务器如何来搭建，才能费用低、性能好呢，没有弄过，现在思考的方法如下：
1、直接到如阿里云这种服务商租赁AI服务器和向量数据库，但不知道如何选择服务器的配置和数量（涉及到GPU的算力）。
2、是否可以搭建私有化服务器，嫁接到外网，然后应用程序来访问，那这服务器的配置和数量又要怎么选择。
举例以并发数100的情况来考虑，或者除了以上两种方式之外还有更加好的方式，解答越详细越好，先谢谢各位啦

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要搭建一个支持大规模并发和处理复杂AI任务的服务器集群，你需要考虑以下几个关键因素：计算资源、存储需求、网络带宽、负载均衡、数据安全以及成本效益。这里我会提供一种详细的方案，包括硬件选择、软件配置和云服务建议。

1. 硬件选择

对于高并发的AI数字人应用，你需要高性能的CPU、大量的内存、足够的存储空间以及高效的GPU来进行深度学习模型的推理和训练。以下是基本配置建议：

• CPU: 选择多核的Xeon或Epyc处理器，比如Intel Xeon Platinum 8380或AMD EPYC 7763，这些处理器具有出色的多线程性能。
• 内存: 至少64GB起，根据实际需求可能需要更多，例如256GB或更高，确保有足够的内存来运行大型模型和缓存数据。
• GPU: 针对自然语言处理和语音识别，NVIDIA Tesla V100或A100是不错的选择，它们提供了强大的张量核心用于加速深度学习任务。至少每台服务器配备1-2块GPU。
• 存储: 使用SSD作为操作系统和主要应用程序的存储，同时使用高速磁盘阵列（RAID）或NVMe SSD阵列作为数据存储，如Intel Optane DCPMM或PCIe NVMe SSD。
• 网络: 高速InfiniBand或RoCE（RDMA over Converged Ethernet）网络卡，确保服务器间的数据传输速度。
• 服务器数量: 根据并发数和每个用户平均使用的资源来决定。初期可以考虑至少3-5台服务器，随着并发数的增长，可以通过横向扩展添加更多的服务器。

2. 软件配置

• 操作系统: Linux发行版，如Ubuntu Server或CentOS，它们都有很好的社区支持，并且适合部署AI工作负载。
• 中间件: Docker用于容器化应用和服务，Kubernetes用于容器编排和管理。
• 数据库: 使用分布式键值存储（如Redis或Memcached）用于缓存频繁访问的数据，关系型数据库（如PostgreSQL或MySQL）存储持久化数据。
• 框架和库: TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习框架，用于模型的开发和推理。
• 监控和日志: Prometheus和Grafana用于监控，ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）用于日志分析。
• 安全性: 安全组设置、防火墙规则、SSL/TLS加密等，保护服务器免受攻击。

3. 云服务建议

如果你不想自己维护物理服务器，可以考虑使用公有云服务，如阿里云、AWS、Google Cloud或Azure。他们提供弹性的实例类型、自动伸缩服务、GPU实例、负载均衡器和存储服务。具体选择可以根据预算、地域、API支持等因素决定。

• 实例选择: 在上述硬件配置基础上，选择相应的云服务器实例类型，例如阿里云的神龙系列或GPU实例。
• 负载均衡: 利用云服务商提供的负载均衡服务，如阿里云的SLB，将流量分发到不同的服务器上，保证系统的稳定性和可用性。
• 数据库服务: 使用云数据库服务，如RDS，避免手动维护数据库集群。
• 存储服务: 使用云对象存储服务，如OSS，存储大文件和备份数据。

4. 成本优化

• 预留实例: 预付费购买实例，通常比按需付费更便宜。
• ** spot实例**: 如果应用能容忍偶尔中断，使用竞价实例可节省大量费用。
• 自动缩放: 根据实时负载动态调整实例数量，减少闲置资源。
• 定期审计: 监控资源使用情况，避免浪费。

5. 架构设计

• 微服务架构: 将应用拆分为独立的服务，如图像生成、语音识别、数据存储等，便于扩展和维护。
• 消息队列: 如RabbitMQ或Kafka，处理异步任务，降低主应用的压力。
• CDN: 如果内容适合，使用内容分发网络加速全球用户的访问。

在实现过程中，你可能需要一个专业的DevOps团队来协助完成服务器的搭建、配置和运维。此外，持续监控和优化系统性能也很重要，以便及时发现并解决潜在的问题。