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相比 CPU 而言，GPU 作为一种较新的计算资源，硬件的更新换代较快，同时普通终端用户对于其计算特点也相对不了解。因此终端用户在指定 GPU 资源类型时，经常存在着不合理的情况。与此同时，GPU在线上又是相对稀缺资源。今天在线上，GPU 申请量经常超过集群 GPU 总数，导致用户需要花很长时间排队等待资源。而另外一方面，集群中 GPU 的实际利用率却偏低，平均只有 20% 左右。这种申请和实际使用之间存在的 Gap，往往是由于用户作业配置中，事先指定的 GPU 资源配置不合理造成。
以上内容摘自《“伏羲”神算》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=873
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