在大模型的发展浪潮下，企业用户普遍面临一个两难的抉择：积极扩张GPU算力资源以满足大模型训练需求；保守扩张GPU算力资源以减少GPU闲置数量。由于当前GPU算力的建设存在采购高、运行成本高、维护难度高的三高问题，同时大模型训练又是大型企业用户在实现大模型场景应用时绕不开的一个重要环节，这时候企业在如何构建满足大模型训推需求的算力中心时，如何最合理的分配有限的资源，既能满足必要的模型训练要求，又最大程度减少GPU算力闲置的情况发生。
1、GPU是宝贵的，所以尽量 选择适合 GPU 加速的深度学习框架，如 TensorFlow 、 PyTorch 等，以充分发挥 GPU 的计算能力。从算法上避免算力的浪费2、GPU资源上云可以有效的动态伸缩 减少闲置和增加可用度。此外训练过程根据特性，采用数据并行，模型并行，混合并行，将训练过程划分为不同的维度。通过并行策略，提高训练速度和效率。 3、使用特定的任务调度系统和负载均衡器，根据需求将任务分配到不同的 GPU 上，确保资源的最优利用。
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