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如何为计算密集型任务动态分配高性能资源？

2025-08-23

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弹性计算资源的声明式管理

针对AI训练、代码编译等场景，可通过以下方式优化资源利用：

基础配置：在runner块声明资源需求

runner:
  cpus: 64   # 最大支持64核
  memory: 128G # 内存分配
  gpu: v100   # 可选GPU类型

动态策略：
- 按任务类型自动伸缩（测试任务用4核，编译任务用32核）
- Spot实例支持（通过spot: true声明可降低成本80%）
智能调度：系统根据队列情况自动选择：
- 立即分配（高优先级任务）
- 排队等待（可设置超时阈值）
- 降级执行（资源不足时提醒）

实施案例：某自动驾驶公司将模型训练任务耗时从8小时缩短至25分钟。

本答案来源于文章《CNB (Cloud Native Build)：声明式的云原生构建与开发平台》

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