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汇集 GPU 选型、模型训练、推理部署与高性能计算资讯。
从负载核算、供电架构、设备选型、布线和运维监测入手，说明如何降低高功率机柜过载、单路故障及扩容带来的风险。
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从容量计算、三相配电、双路供电、UPS配置和后续扩容五个方面，梳理高功率机柜供电设计中容易忽略的问题，并给出可执行的核查步骤。
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训练队列不只是设定任务先后顺序，还要明确资源申请、队列配额、抢占条件、重试和公平等待规则。本文按配置步骤梳理常见遗漏，并说明如何用运行记录持续校准。
阅读全文 →单纯增加计算资源无法解决所有排队问题。通过按时效和资源需求划分队列，并结合优先级、配额、老化机制与抢占规则，可以让紧急任务及时启动，同时减少长期等待和资源闲置。
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从队列划分、资源配额、优先级与回填、任务生命周期及运行监控五方面，说明多团队训练平台如何配置排队与资源调度，并给出可执行步骤和常见问题。
阅读全文 →介绍共享 GPU 集群中队列划分、优先级、公平分配、资源预估和任务监控的做法，并给出适用于多团队协作的落地步骤。
阅读全文 →说明公平队列与优先级调度的差异、适用条件和风险，并给出配置训练任务排队与资源调度机制的可执行步骤。
阅读全文 →预算有限时，推理优化不能只看单次运行速度。本文拆解计算资源、内存、并发服务、延迟目标和工程维护五项成本，并给出可复现的评估步骤，帮助找到总成本与服务质量之间的平衡。
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推理慢不一定是模型计算本身的问题。本文从显存占用、并发排队、输入长度和请求调度入手，给出可执行的定位步骤与优化取舍。
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量化主要减少模型权重占用，动态批处理主要提高请求并发时的硬件利用率。本文比较两者对延迟、吞吐和效果的影响，并给出适合实际服务的测试顺序。
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模型推理提速不能只看单次耗时，还要核查负载、排队、运行环境、输出质量和峰值稳定性。本文给出五项风险检查与可执行的上线验证步骤。
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模型推理延迟优化应先分解请求链路，再定位算子、内存与批处理瓶颈。本文给出可执行的测量和调优顺序，并说明不同模型与负载下的取舍。
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