如何解决GPU资源稀缺和价格高昂的问题，实现AI训练任务的稳定运行？

2025-09-10

1.3 K

解决方案：利用SkyPilot的GPU调度与成本优化功能

背景：NVIDIA A100等高端GPU在不同云区域的价格差异可达300%，且经常面临缺货问题。

コア・プログラム
1. Spot实例自动管理：启动任务时添加--use-spot参数，系统会自动使用价格低60-90%的Spot实例，并在中断时重新调度
2. 全局资源视图実施sky show-gpus可查看所有云区域实时的GPU类型/价格/库存
3. 耐障害性メカニズム：当首选GPU缺货时，系统会自动尝试：
  - 同平台其他区域
  - 其他云服务商
  - 性能相近的替代GPU型号
実践への提言
- 在YAML中设置备选资源如accelerators: [A100:1, T4:2]表示优先A100，其次用2块T4替代
- 对于长时间任务，建议搭配--cloud spot-check-interval 300参数每5分钟检查Spot实例状态
- 利用するresources.disk_size配置大容量临时存储，避免因换区导致数据丢失

效果：实际测试显示，这种方式可使100小时A100训练任务成本从$300降至$50，且任务成功率保持在98%以上。