OpenAI基础设施与Azure依赖关系 | AI生成和翻译
OpenAI 技术栈概览
OpenAI 的基础设施针对大规模人工智能研究、训练和部署进行了深度优化，重点关注可扩展性、安全性和快速实验能力。自 2017 年初从 AWS 迁移后，其技术栈主要围绕微软 Azure 构建，Azure 为其超级计算机和工作负载提供了基础云平台。这一转变实现了与专用硬件的更好集成及成本优化。核心技术要素包括统一的 Python 单体代码库、用于编排的 Kubernetes，以及 Apache Kafka 等流处理工具。下面我将按类别进行解析，并特别说明对 Azure 的依赖及 Kubernetes 的具体实施。
云基础设施：深度依赖 Azure
OpenAI 在研究环境和生产环境中广泛使用 Azure，包括训练 GPT 系列等前沿模型。具体包括：
- Azure 作为核心平台：所有主要工作负载均在 Azure 上运行，敏感数据（如模型权重）通过私有链接存储以最小化互联网暴露。身份认证集成 Azure Entra ID，支持基于风险的访问控制和异常检测。
- 为何深度绑定 Azure？：一份泄露的内部文件（可能指向其 2024 年安全架构文章）强调了 Azure 在训练期间保护知识产权的作用。它支持大规模 GPU 集群，用于机器人、游戏等 AI 实验。OpenAI 与微软的合作关系通过 Azure OpenAI 服务保障模型低延迟访问，但在内部，Azure 是定制化超级计算的核心支柱。他们还通过混合本地数据中心处理 GPU 密集型任务，并在 Azure 中管理控制平面（如 etcd）以确保可靠性和备份。
这种深度集成意味着 OpenAI 的技术栈不易移植——它针对 Azure 生态系统的性能和合规性进行了专门优化。
编排与扩展：基于 Azure 优化的 Kubernetes（AKS）
Kubernetes 是工作负载管理的核心，负责批处理调度、容器编排和跨集群可移植性。OpenAI 在 Azure Kubernetes Service（AKS）上运行实验，近年来节点规模已超过 7,500 个（2017 年时为 2,500 个）。
- AKS 在 Azure 生态中的可靠性：如您所述，当完全嵌入 Azure 产品时，Azure 的 Kubernetes 服务表现卓越。OpenAI 转向 Azure CNI（容器网络接口）进行网络配置，该接口专为 Azure 云构建——能够处理高性能、大规模环境，而像 Flannel 这样的通用 CNI 在此规模下难以稳定胜任。这使得动态扩展无瓶颈、自动 Pod 健康检查及故障期间切换成为可能。若缺乏 Azure 原生集成（如 blob 存储和工作负载身份），可靠性会因延迟、认证问题或容量限制而下降。他们的自定义自动扩缩器动态增减节点，在削减闲置资源成本的同时，实现数日内实验规模 10 倍扩展。
- 安全层：Kubernetes 强制执行基于角色的访问控制（RBAC）以实现最小权限，通过准入控制器实施容器策略，并默认拒绝网络出口（仅允许白名单路径）。高风险任务额外使用 gVisor 加强隔离。多集群故障切换确保区域性问题期间任务持续运行。
开发与代码管理：单体代码库策略
OpenAI 为大多数研究和工程工作维护统一的 Python 单体代码库。这集中了代码、库和依赖项，让团队能够使用熟悉的 Python 工具（如 NumPy、PyTorch）及 AI 专用流水线。它与流处理无缝集成，降低了实验的复杂性。CI/CD 流水线通过多方审批和基础设施即代码（IaC）进行严格管控，确保部署一致性。
数据处理与流处理
- Apache Kafka：作为日志、训练数据和结果的事件总线。采用多主架构实现高可用性，配备自定义连接器（如用于读取的联合流、用于写入的 Prism Sink）和看门狗程序以适应故障切换等拓扑变化。
- Kubernetes 上的 PyFlink：用于 GenAI 流处理，通过 Flink Kubernetes Operator 实现自动化。支持 Python 的 DataStream/Table API，使用 RocksDB 管理状态，Azure blob 存储进行检查点备份——并通过工作负载身份保障安全（无需长期密钥）。
监控与通信
- Prometheus：用于调试和指标收集。
- gRPC：用于服务间通信。
2025 年演进趋势
近期更新（如 OpenAI DevDay 2025）更侧重于模型 API 和 AgentKit 等智能体工具，但基础设施栈仍以 Azure-Kubernetes 为核心。他们已开源自动扩缩器等工具以分享经验。
此技术栈优先考虑“数据飞轮”以实现快速迭代，但以牺牲可移植性换取 Azure 在超大规模下的可靠性。如果您正在构建类似系统，从 AKS + Kafka 入手可模拟其架构，但在 Azure 之外需预期调整。
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