在云计算日益成为互联网企业业务运行重要支柱的当下，如何高效管理和优化云资源成本，成为了行业内普遍面临的挑战。近日，在QCon全球软件开发大会（北京站）上，小红书混合云资源管理负责人梁啟成，分享了小红书在云成本优化领域的实践经验，详细阐述了他们如何通过技术创新，实现资源使用效率的大幅提升，进而节省数亿成本。

小红书自2013年成立以来，便与云计算结下了不解之缘，从最初的站点部署，到后来大规模使用EMR产品，再到跨云环境下的异地多活容灾建设，小红书的云计算之旅可谓丰富多彩。目前，小红书在公有云上的资源规模已达到千万核CPU和万张GPU卡的级别，每天处理的云产品账单金额巨大。

面对如此庞大的云资源体量，小红书在成本优化方面遇到了诸多难题，如成本增速过快、成本归属不清晰、缺乏有效的成本控制手段等。为了破解这些难题，小红书借鉴了FinOps框架的解题思路，从成本洞察、成本优化和成本运营三个方面入手，进行了一系列探索和实践。

在成本洞察方面，小红书遇到了资源使用现状不清、成本构成不明等问题。为了解决这些问题，小红书启动了技术商品化项目，通过对自研中台产品进行产商品上架管理，实现了内外账的分离。这一举措不仅让公司能够看清成本并实现精细化运营，还明确了采购、中台技术和业务技术各方的权责，提高了协作效率。

在成本优化方面，小红书针对CPU和GPU两类算力资源进行了重点优化。对于CPU资源，小红书通过在线业务混部、大VM小Pod策略等方式，提升了资源使用效率。他们发现，内存访问延迟的差异是导致CPU利用率分层的关键因素，因此通过优化虚拟机资源分配、避免跨NUMA节点和跨Socket分配等方式，解决了CPU利用率分层和抖动问题。同时，通过混部策略，让VM上运行的业务更加丰富多样，多业务混跑，减少了资源共振导致的抖动。

对于GPU资源，小红书则在内容大模型方向进行了降本增效实践。他们通过替换数据存储格式、增加数据加速层、自动调参、模型量化和知识蒸馏等方式，降低了GPU资源的使用成本。例如，在模型量化方面，他们利用FP8低精度格式进行后训练加速，实现了训练效率的大幅提升。在知识蒸馏方面，他们通过将大模型的知识传授给小模型，降低了模型的复杂性和计算资源需求。

梁啟成表示，小红书在云成本优化方面的实践探索取得了显著成效。通过多部门协同践行FinOps理念，从成本洞察、成本优化和成本运营三个方面入手，小红书实现了资源使用效率的大幅提升和成本的有效控制。未来，小红书将继续深化AI for FinOps的实践探索，利用AI技术更好地进行成本优化和成本洞察。