混合算力不是统一架构，必须先区分负载类型，决定迁移策略，不能一刀切搬迁。

1. 业务负载分级

• 离线算力（模型训练、数据渲染、批量计算）：容忍一定中断，适合批量迁移；

• 在线推理、站群、API 接口：对时延、丢包敏感，优先灰度流量切换，尽量减少停机窗口；

• 存储、数据库：核心难点，优先做增量同步，防止数据不一致。

2. 资产清单梳理统计物理 GPU 服务器、通用主机、交换机、IB 网卡、分布式存储节点；区分物理搬迁、镜像迁移、重建部署三类资源。

   GPU 高密度机型重点记录单机功耗、机柜功率、散热规格，贵州机房机柜供电差异大，高密度智算机柜（15kW~40kW）和普通托管机柜不能混用，新机房机位提前预留，避免设备上架后供电不足。

3. 跨区域时延评估（贵州机房重点）贵州适合离线训练、冷数据存储；面向东部终端的实时推理业务，要提前测算跨省访问延迟。 若业务是..用户访问，BGP 出口、出省骨干带宽质量要实测；大模型数据集传输，评估跨机房专线带宽成本，海量原始数据直接物理搬运硬盘，比公网传输更经济。

混合算力建议分阶段迁移，灰度割接，不一次性全部下线旧机房

1. 数据备份先行遵循 3-2-1 备份原则，全量备份 + 增量快照，GPU 数据集、模型权重、业务数据库单独备份并校验可恢复性。物理搬迁服务器，硬盘震动风险高，必须完成备份再拆机。

2. 两种迁移模式按需组合

• 镜像 / 重建迁移：云算力、轻量业务，在贵州新机房直接拉起实例，同步数据，无需搬运硬件；

• 物理设备搬迁：GPU 物理服务器，必须找 IDC 专业防震物流，加装震动传感器；GPU 卡精密，搬运颠簸极易造成卡松动、硬件损坏。断电、拆机、运输、上架、加电都要有标准化操作单。

3. 割接窗口与灰度流量离线训练业务：夜间业务低谷批量迁移； 在线推理业务：采用流量灰度，先切小流量到贵州机房，监控时延、错误率、GPU 利用率，稳定后逐步全量切换； 旧机房资源保留至少 30 天，不立即下线，作为回滚兜底。

4. 算力性能压测设备上架、网络连通后，不能直接上线业务。跑基准测试：GPU 算力、多卡互联吞吐、存储 IO、公网延迟，对比旧机房基线，排查降配、丢包、性能衰减问题。很多混合算力迁移故障，都是网络或散热导致 GPU 性能下降，业务上线后才发现。

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