基础设施即代码（IaC） 正重塑智算IaaS平台的资源交付模式。其核心思想是将计算资源、网络配置、存储策略等抽象为可版本化的代码，实现一键部署、自动编排与审计追踪。在GPU/NPU等异构算力需求爆炸式增长的今天，IaC已成为智算平台提升资源调度效率的关键引擎。
为什么智算平台需要IaC？
1、资源交付提速
传统工单审批需小时级，而通过IaC（如Terraform脚本）创建GPU集群仅需分钟：
# 创建含2台A100 GPU节点的容器集群 resource "alicloud_cs_kubernetes" "gpu_cluster" { name = "ai-training-cluster" worker_instance_types = ["ecs.gn7i-c8g1.2xlarge"] worker_number = 2 install_cloud_monitor = true # GPU驱动自动预装 runtime = { name = "nvidia" } }
2、消除环境差异
通过代码保证开发/测试/生产环境一致性，避mian因配置漂移导致的调度失败（如CUDA版本不匹配引发任务崩溃）
3、动态资源调度协同
IaC声明式API可与调度器深度集成：
智算IaC落地实践
主流技术栈选型：
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多云编排：Terraform
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配置管理：Ansible部署NVIDIA驱动、CUDA工具链
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容器化集成：Pulumi编程式定义K8s GPU资源配额
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自研方案：如iFlow可视化IaC编排引擎
关键场景应用：
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弹性训练集群：根据训练任务规模自动伸缩GPU节点池（结合Prometheus监控指标）
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异构资源池化：通过IaC统一封装CPU/GPU/NPU资源规格，调度器按需调用
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合规性防护：代码级资源标签（如
env=prod, gpu_type=a100），确保敏感任务不会调度至公有云
开发者实施建议
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渐进式迁移：从非生产环境GPU资源开始试点，逐步替换手动配置
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版本控制：Git仓库存储IaC模板，MR机制审核变更（推荐Argo CD同步部署）
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安全加固：
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模板静态Scan（Checkov/Snyk IaC Scan）
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最小权限执行（Vault动态秘钥注入）
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性能优化：
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模块化拆分模板（文件行数<2000）
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并行化资源创建（Terraform
-parallelism=30）
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真实收益：接入IaC后，资源交付效率提升8倍，GPU利用率提高35%（通过精准匹配实例规格与训练任务需求）。
