AI 算力 · KAEL 编辑部
算力规划：先定义问题，再选择资源
算力建设的起点，是明确研究任务和交付要求。相同的设备配置，在不同数据规模、模型结构和响应要求下，可能产生完全不同的使用体验。
拆分任务负载
将数据预处理、模型训练、参数搜索和推理分开记录。预处理可能受存储速度限制，训练可能需要更多显存，推理则更关注响应时间。把这些环节混在一个总耗时里，容易买错资源。
建立小规模基线
先用具有代表性的数据完成一次实验，记录运行时间、内存峰值和设备利用率，再扩大输入规模。观察增长趋势比照搬其他团队的配置更有参考价值。
让资源服务研究
规划时同时考虑排队时间、失败重跑和结果保存。设备性能只是其中一环；一套稳定、可重复的实验流程，才能让新增算力真正缩短研究周期。
