标签：GPU调度

本文概述了在香港地区部署深度学习训练环境时，如何通过托管服务与资源管理策略，实现对GPU资源的动态调度与弹性扩展，从而兼顾性能、成本与运维可控性。 哪些场景最需要采用弹性扩展策略？ 对于训练周期不均、实验性作业多、或需要按需扩容的大规模分布式训练场景，采用弹性扩展能显著提升资源利用率与交付效率。典型场景包括短时突发训练任务、超参搜索、模型验证