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Category: AWS Global Infrastructure

从大模型训练与推理出发:亚马逊云科技容器环境 IP 消耗、规划与 VPC CNI 优化

本文源于大模型训练与推理场景中的一个实际问题:大型GPU节点通常只运行少量Pod,但Amazon VPC CNI可能预留大量IP,从而造成子网地址浪费,并影响训练集群扩容和推理服务弹性。文档由此延伸到EKS、ECS和自建Kubernetes在EC2/VPC中的IP消耗、容量突增、升级与蓝绿并存风险,以及相应的规划和治理方案。本文面向负责或参与AI/ML平台、亚马逊云科技容器平台、网络和容量规划的读者