一、资源配置优化策略
在恒源云平台创建实例时，应根据任务规模选择合适GPU型号：
- 实验阶段建议使用RTX 3090按量计费
- 大规模训练优先选择Tesla V100数据中心级GPU
通过预装镜像快速部署环境，推荐使用平台内置的PyTorch/TensorFlow优化镜像，可减少20%环境配置时间。存储策略应将训练数据置于/hy-tmp/本地高速存储，但需注意设置定时任务自动备份重要数据。
二、数据与训练流程优化
采用混合精度训练可降低50%显存占用，通过PyTorch AMP模块实现FP16与FP32混合计算。推荐以下优化组合：
- 数据预处理阶段启用异步加载
- 批处理大小设置为GPU显存上限的90%
- 使用梯度累积技术提升显存利用率
| 优化项 | 时间节省 | 显存节省 |
|---|---|---|
| 混合精度 | 35% | 50% |
| 梯度累积 | 18% | 30% |
三、成本监控与管理
通过平台监控面板实时跟踪GPU利用率，建议设置以下警报阈值：
- GPU利用率＜40%时触发资源调整提醒
- 存储用量超80%触发清理预警
采用分阶段训练策略，调试阶段使用Kaggle免费资源，正式训练迁移至恒源云HPC集群，可降低30%计算成本。训练完成后执行自动关机命令，避免空闲资源浪费。
通过动态资源配置、混合精度优化与自动化监控的组合策略，可在恒源云平台实现GPU利用率提升60%以上。建议建立标准化的训练流程模板，结合平台API实现资源智能调度，使单位计算成本降低45%-60%。
