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📌 适合人群：AI工程师、科研用户、平台运维、GPU使用新手
GPU调度就像“高考志愿填报”——你分数高（优先级高）就先上，你志愿策略好（资源配置巧）就能少走弯路。
💻01｜什么是“GPU调度”？
简单说，就是：
多个AI训练任务，要怎么“公平”地使用有限的GPU资源。
GPU是稀缺资源，模型又一个比一个大，不调度好，就会：
有的任务卡壳一整天排不上
有的任务用了4张卡只跑20%负载
有的任务抢到GPU却等数据，空转浪费
于是，GPU资源的分配，就像是在办一个大型“考试志愿填报系统”👇
🧠02｜调度系统 = 报志愿系统？
我们类比一下：
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是否高效，不在于“有没有GPU”，而在于“是否会用调度系统”！
🏗️03｜调度系统背后有多复杂？
主流GPU平台（如Kubernetes + KubeFlow、Slurm、Yarn）都涉及三大核心问题：
① 谁优先？
任务优先级（Production > Test）
用户配额权重
抢占机制
② 给谁多少？
单任务 1 卡？还是 4 卡并行？
GPU类型能不能混合？（比如 A100 + V100）
③ 调不进去怎么办？
等资源（排队）
被抢占（中断）
重调度（重新排卡）
⚠️ 类似“高考没填平行志愿”的情况也常见：
你要求4张卡并行，平台只有3张空着 → 你就只能干等。
而隔壁只要2张卡的小模型早就跑完了2轮。
📊04｜真实代价有多高？
以企业级GPU平台为例：
一张云GPU = ￥30~60/小时
一个8卡任务排错调度 = 8×￥50×2小时 = ￥800
再加上模型启动时间、数据装载、运维介入，一次调度失误代价动辄上千元。
🤝 对你有什么帮助？
✅ 如果你是AI开发者
→ 合理设定优先级、资源请求，能省时间、省钱、少翻车。
✅ 如果你是平台管理员
→ 理解调度逻辑能优化资源利用率，提升整体吞吐。
✅ 如果你是老板或决策者
→ 看懂“卡够不够”和“调得好不好”是两回事。
🔍 小技巧：GPU调度常见“报志愿策略”
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🧠 总结一句话：
GPU调度不是“谁快谁上”，而是一次次“博弈式填志愿”。
调度策略选得好，训练事半功倍；选不好，就像分数600却滑档到大专。
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