Serverless GPU
一种按需分配GPU算力的云计算模式，无需预留固定实例，请求到来时自动唤醒并按实际使用时间计费，适合流量不稳定的AI推理工作负载
时间轴 (近 90 天)
对于延迟极度敏感或需要深度定制底层算子的团队，仍需评估自建方案而非采用 Databricks 的 Serverless 部署路径。
在 Databricks 上，Serverless GPU 资源通常由平台托管在独立的计算平面，用户通过作业或 notebook 触发时动态分配，隔离性与安全边界由平台负责。
Serverless GPU 适合批处理和间歇性推理负载，而低延迟交互和频繁小请求更适合常驻集群。
Serverless GPU 按使用计费，如果缺少用量监控，大规模采样很容易产生意外开销。
在 Serverless 环境中，镜像需提前构建并缓存，否则每次冷启动都要重新拉取依赖，显著拉长首次调用时间。
Serverless GPU 的计费模型通常按 GPU 实际运行时长（秒级或分钟级）计费，而非按节点小时包月。
Databricks的方案通过AI Runtime与Model Serving将开放权重决策模型部署到Serverless GPU上
无服务器GPU可按需拉起、用完释放，团队无需为闲置GPU资源付费或操心底层调度
冷启动（Cold Start）指从实例被拉起、加载容器、载入模型权重到能够响应推理请求的这段延迟时间
全部知识事实 (9)
对于延迟极度敏感或需要深度定制底层算子的团队，仍需评估自建方案而非采用 Databricks 的 Serverless 部署路径。
50%待验证在 Databricks 上，Serverless GPU 资源通常由平台托管在独立的计算平面，用户通过作业或 notebook 触发时动态分配，隔离性与安全边界由平台负责。
50%待验证Serverless GPU 适合批处理和间歇性推理负载，而低延迟交互和频繁小请求更适合常驻集群。
50%待验证Serverless GPU 按使用计费，如果缺少用量监控，大规模采样很容易产生意外开销。
50%待验证在 Serverless 环境中，镜像需提前构建并缓存，否则每次冷启动都要重新拉取依赖，显著拉长首次调用时间。
50%待验证Serverless GPU 的计费模型通常按 GPU 实际运行时长（秒级或分钟级）计费，而非按节点小时包月。
50%待验证Databricks的方案通过AI Runtime与Model Serving将开放权重决策模型部署到Serverless GPU上
50%待验证无服务器GPU可按需拉起、用完释放，团队无需为闲置GPU资源付费或操心底层调度
50%待验证冷启动（Cold Start）指从实例被拉起、加载容器、载入模型权重到能够响应推理请求的这段延迟时间
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