当实验室的GPU资源开始亮起红灯，研究生们为了排队等显卡而焦虑，导师为项目进度延期而头疼时，算力短缺已成为国内高校AI实验室普遍面临的现实挑战。面对论文截止日期和项目结题压力，“显卡不够用”绝不是无解的难题。通过系统性的资源管理优化和灵活的算力拓展策略，完全可以将瓶颈转化为提升科研效率的契机。

第一步：盘活存量——让现有显卡发挥最大价值

在寻求外部资源前，首要任务是确保实验室内部的每一张显卡都物尽其用。很多情况下，管理粗放造成的资源闲置比硬件数量不足更致命。

建立实验室共享调度系统
告别在微信群或白板上手写排队的原始方式。可以尝试以下方案：

  • 使用开源工具如Slurm或Kubernetes搭建简易的GPU任务队列，实现作业的自动排队、优先级调度和资源分配

  • 部署Docker或Singularity容器化环境，统一实验环境，避免因依赖冲突导致显卡闲置

  • 设置公共的Grafana监控大屏，实时展示每张显卡的利用率、温度和用户，营造透明的使用氛围

推行高效计算规范
在实验室内形成节约算力的科研文化：

  • 代码提交前必须进行小数据量验证，用1%的数据快速排查错误，避免错误代码占用显卡数日

  • 强制使用混合精度训练和梯度累积，通常能提升30%-50%的训练速度而不影响精度

  • 定期清理陈旧的检查点和日志，释放宝贵的存储空间

  • 鼓励共享预训练模型和特征缓存，减少重复计算

第二步：寻求增量——拓展外部算力资源渠道

当内部优化达到极限，就需要积极拓展外部算力资源。国内目前有多个成熟的解决方案可供选择。

申请校级和国家级超算中心
这是性价比最高的正规渠道。国内多个国家级超算中心（如国家超级计算无锡中心、广州中心等）和高校自建的超算平台都向科研人员开放：

  • 优势明显：算力规模大，专业运维，安全性高，费用远低于商业租赁

  • 申请流程：通常需要导师提交详细的课题申请书，说明算力需求和科学意义

  • 使用建议：将超算用于稳定的大规模生产训练，本地显卡则专注于前期开发和调试

利用国内云平台的科研支持计划
主流国产云服务商均有面向高校的专项计划：

  • 华为云、阿里云、腾讯云等均设有“云翼计划”或类似教育扶持项目

  • 通常提供一定额度的免费资源或大幅折扣，适合中期规模的实验

  • 可关注这些平台定期举办的AI竞赛，优胜者常能获得可观的算力奖励

采用专业算力租赁服务应对紧急需求
当面临论文截止、比赛提交或项目结题等紧急且确定的算力需求时，专业GPU租赁平台提供了最灵活的解决方案。这类服务特别适合以下几种情况：

  • 需要特定新型号显卡进行对比实验

  • 临时性的大规模超参数搜索

  • 论文修改阶段需要补充实验数据

以国内专注GPU算力服务的极智算为例，他们提供从RTX 4090到A100等多种配置的显卡服务器，支持按小时或按天计费，与实验室自购显卡相比，这种模式避免了巨大的固定资产投入和维护成本。研究人员可以在极智算的平台上快速创建所需配置的实例，上传数据和代码进行训练，完成后及时释放资源。对于需要长期但间歇性使用算力的实验室，还可以考虑包月套餐，性价比更高。实验室负责人或项目导师可以通过访问极智算官方网站 www.jygpu.com 了解详细的配置价格，或直接拨打客服电话 400-028-0032 咨询针对科研机构的团体优惠方案。

第三步：优化流程——建立科学的算力使用规范

除了获取更多硬件，优化科研工作流程同样能大幅提升效率。

分层次的计算策略
建立合理的算力使用金字塔：

  1. 本地CPU调试：所有代码先在个人电脑的CPU上完成基础逻辑验证

  2. 实验室低端卡开发：使用实验室相对空闲的低端显卡进行小规模实验

  3. 实验室高端卡验证：方案成熟后，排队使用实验室的高端显卡完成中等规模实验

  4. 外部算力扩展：最终的大规模训练和超参数搜索使用超算中心或租赁平台

数据与代码管理规范

  • 实验数据统一存储在实验室NAS或网盘，避免重复下载占用带宽

  • 所有实验代码必须进行版本控制（Git），确保可复现

  • 实验记录详细完整，包括超参数、环境配置和结果，避免无效重复实验

特别建议：为你的实验室制定算力方案

不同规模的实验室可以采取不同的策略组合：

小型实验室（1-5张显卡）

  • 重点做好内部资源调度和效率优化

  • 与校内其他实验室建立显卡共享联盟

  • 将极智算等租赁平台作为“紧急备用电源”，应对关键时期的突发需求

中型实验室（5-20张显卡）

  • 建立完善的内部任务队列和监控系统

  • 积极申请国家超算中心资源，将其作为主要扩展渠道

  • 与极智算等商业平台洽谈长期合作协议，获取更优惠的团体价格

大型实验室（20张显卡以上）

  • 考虑自建小型计算集群，统一运维管理

  • 设立专职岗位负责算力资源分配和优化

  • 与多个算力提供商建立合作关系，确保资源供应的稳定性

长期视角：将算力管理纳入科研能力体系

从根本上解决算力问题，需要改变观念——高效获取和管理算力，已是现代AI科研的核心竞争力之一。实验室应当：

  • 在项目申报时明确规划算力预算

  • 定期组织算力优化和高效编程的培训

  • 将代码效率和资源利用率纳入学生考核指标

  • 建立多元化的算力供应体系，不依赖单一来源

面对显卡短缺，被动等待是最差的选择。通过内部优化提升效率，通过外部合作拓展资源，通过流程改进减少浪费，任何规模的实验室都能找到适合自己的解决方案。国内丰富的算力服务生态，包括超算中心、云平台和专业的GPU租赁服务商如极智算，为科研工作者提供了可靠的选择。访问极智算官网，可以获取针对科研场景的详细配置建议和报价，帮助实验室在预算范围内最大化算力收益。

当算力不再成为创新的绊脚石，中国的研究人员就能更专注于算法突破和科学发现本身，在人工智能领域取得更多世界级成果。