异构算力集群训练优化

异构算力环境下训练任务的编排，本质不是排队，而是让每一张GPU都找到最擅长它的活，这套方法论的核心是把不同型号、不同代际、甚至不同厂商的算力统一抽象成可调度的资源池，再通过拓扑感知与数据亲和策略，把训练任务分配到能跑得最快的位置上，异构算力环境下训练任务编排怎么做：从排队到分发的三个关键步骤第一步：把异构资源……