异构计算调度方案
应对混合GPU环境的专业部署策略：
- 设备拓扑感知：在config.yaml中按性能排序GPU，如
gpu: [{id:0, type:'A100'}, {id:1, type:'T4'}] - Intelligent Tasking：框架会自动将计算密集型层分配给高性能GPU，IO密集型操作分配给小显存设备
- parallel assembly lines：设置pipeline_parallel: true，将模型不同层拆分到不同设备执行
最佳实践：1）通过benchmark_gpu.py测试各设备实际吞吐；2）NVLink连接的设备优先配对；3）避免跨PCIe域的任务拆分
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在工业部署场景中如何实现多型号GPU的高效利用？
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