DEXUN GPU NEWS
AI算力与应用
查看AI算力与应用，掌握选型、配置和部署要点。
多卡训练选型时，显存不足与带宽瓶颈该如何提前排查？
先用目标模型和真实输入测出单卡显存峰值，再检查卡间通信、主机内存与网络拓扑。本文提供可执行的压测步骤，帮助多卡并行训练硬件选型避开显存不足和带宽瓶颈。
阅读全文 →
研发团队与中小企业适用的GPU集群规模规划并不相同
GPU集群规模应由任务类型、显存需求、并发量和运维能力决定。本文比较研发团队与中小企业的适用规模，并给出从单机试跑、负载测量到逐步扩容的规划方法。
阅读全文 →
多卡训练跨节点扩展时，互联带宽不足会带来哪些影响？
跨节点训练的互联带宽不足，会使通信时间上升、GPU等待增加，并降低增加服务器后的扩展收益。本文说明常见影响、排查步骤，以及以太网、RoCEv2与InfiniBand等方案的适用差异。
阅读全文 →
统一调度相较人工分配，更能呈现算力利用率与排队差异
人工分配容易掩盖空闲资源与任务等待，统一调度则可按统一口径呈现服务器使用率、队列时长和资源碎片。文章说明两种方式的差异、适用条件，以及如何用可比指标验证调度效果。
阅读全文 →
哪些团队适合部署算力调度平台？先核对5类需求
判断团队是否需要算力服务器资源调度平台，重点核对资源是否共享、任务是否排队、硬件是否异构、权限是否需要治理，以及运行状况是否可观测。文中给出适用条件、工具差异和部署前的检查步骤。
阅读全文 →