01
每天都在问谁在用
有人跑长任务，有人临时插队。机器被占着，却没人知道还要多久。
实际问题
资源不少，团队仍可能每天等机器、配环境。
02
换台机器就报错
CUDA、驱动和框架版本对不上。实验还没开始，先花半天配环境。
03
找不到那次结果
参数、数据、日志和模型分开保存，过几周很难重新拼起来。
04
忙时不够，闲时空着
按高峰买设备太贵，只靠固定设备又会在关键阶段排长队。
怎么解决
把任务、环境和记录放到一套清晰的使用方式里。
任务自己排队
成员提交任务，按规则分配 GPU。
谁在用、还要多久，不用挨个问。
项目环境分开
不同框架和版本各自运行，减少相互影响。
换机器时少一些意外。
日志和用量留下来
任务失败能回头查，负责人也能看到资源花在哪。
每次实验都有据可查。
高峰来了再扩
本地机器跑日常实验，集中训练时接入云端。
不用为少数高峰养闲置设备。
部署方式
没有固定答案。数据放在哪、任务跑多久、现有设备够不够，都会影响选择。
01
云端
适合新方向验证、短期集中训练，或者设备还没到位。
开得快，资源随任务变化。
02
本地
适合长期实验、内部数据和已经采购 GPU 的团队。
数据与环境留在内部。
03
混合
本地做开发和小实验，云端接大任务。
重点是环境一致，数据走得顺。
落地方式
资源有入口，过程有记录，任务结束后及时释放。
- 01
选择环境
按项目选好框架、依赖和数据。
- 02
提交任务
说明 GPU 数量和预计运行时间。
- 03
查看状态
跟踪队列、日志和资源用量。
- 04
保存结果
留下模型、日志，再释放资源。
先说说你的任务
告诉我们团队人数、GPU 配置和常跑的任务，再判断是否需要增加设备。
不必先确定 GPU 型号
现有代码可以先试跑
常见问题
不同项目能用不同的 CUDA 和框架吗？
可以分开环境。上线前需要用现有 GPU、驱动和代码做一次验证。
能限制一个人占多少 GPU 吗？
可以按用户、项目或任务设定范围，也能留下使用记录。
云端和本地 GPU 能一起用吗？
可以。先确定哪些数据能上云，再统一环境和任务入口。
训练代码要改吗？
不一定。先跑一条现有任务，再看数据路径和启动方式是否需要调整。