项目挑战
算法团队需要频繁跑模型微调、推理验证和数据预处理，GPU 满载时间长，对供电、散热、数据吞吐和远程管理要求更高。
方案思路
- 根据模型大小、显存需求和并发任务判断 GPU 数量、显存容量和 CPU 喂数能力。
- 规划 NVMe 数据缓存、系统盘、容量盘和网络带宽，减少数据读取成为瓶颈。
- 确认机柜供电、散热条件、远程管理和系统环境镜像，降低运维压力。
预期目标与验收关注项
以下为方案希望达成的目标，不是已测得的改善结果；应以实际任务和约定的验收条件验证。
- 训练任务运行更稳定
- 多用户实验更容易管理
- 减少硬件环境反复调试