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Como resolver o problema dos recursos escassos e caros da GPU para obter uma operação estável das tarefas de treinamento de IA?

2025-09-10 1.5 K

Solução: Aproveitamento dos recursos de programação de GPU e otimização de custos do SkyPilot

Contexto: as GPUs de ponta, como a NVIDIA A100, podem ter diferenças de preço de até 300% em diferentes regiões de nuvem e frequentemente enfrentam problemas de falta de estoque.

  • Programas básicos
    1. As instâncias de ponto são gerenciadas automaticamenteAdicionar ao iniciar uma tarefa--use-spotparâmetro, o sistema usa automaticamente instâncias Spot com um preço baixo de 60-90% e as reagenda no caso de uma interrupção
    2. visualização de recursos globais: Implementaçãosky show-gpusVisualize o tipo/preço/inventário de GPU em tempo real para todas as regiões de nuvem
    3. mecanismo de tolerância a falhasO sistema tenta isso automaticamente quando a GPU preferida está fora de estoque:
      • Outras regiões na mesma plataforma
      • Outros provedores de serviços em nuvem
      • Modelos alternativos de GPU com desempenho semelhante
  • Recomendações para a prática
    • Configuração de recursos alternativos em YAML, comoaccelerators: [A100:1, T4:2]Indica a prioridade A100, seguida por 2 substituições de T4
    • Para missões longas, recomenda-se emparelhar--cloud spot-check-interval 300Os parâmetros verificam o status da instância Spot a cada 5 minutos
    • fazer uso deresources.disk_sizeConfigure o armazenamento temporário de grande capacidade para evitar a perda de dados devido à mudança de zona.

Eficácia: testes práticos mostram que essa abordagem pode reduzir o custo de uma tarefa de treinamento A100 de 100 horas de $300 para $50 e manter a taxa de sucesso da tarefa acima de 98%.

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