大模型训练GPU资源调度策略

在大模型训练与推理的全生命周期中，GPU 资源伸缩并非简单的扩容或缩容，而是一场关于成本、性能与稳定性的精密博弈，核心结论在于：高效的 GPU 资源伸缩，必须建立在精准的负载预测与动态调度策略之上，其本质是将算力资源从“静态占有”转变为“动态按需使用”，从而在保障模型服务 SLA（服务等级协议）的前提下，最大化……