1. 资源申请与配置：在申请GPU资源时，需明确指定所需的GPU数量、类型以及任务的运行时间。例如，在学院的GPU集群中，单个节点最多只能申请1个GPU，且需要在PBS脚本中正确配置这些参数，否则可能会报错。
2. 任务调度与管理：使用PBS或Slurm等作业管理系统提交任务时，建议为任务指定nodeSelector，以避免Pod被调度到不合适的节点池，从而导致任务结果错乱。确保任务的资源需求与集群的实际资源相匹配，避免资源浪费或任务无法启动。
3. 环境变量与软件配置：在使用GPU集群时，可能需要配置环境变量或安装特定的软件。例如，在某些集群中，需要通过编辑.bashrc文件来配置Anaconda路径。还需确保操作系统和相关软件（如CUDA）的版本兼容。
4. 资源共享与隔离：在多用户共享的集群环境中，需注意资源的隔离与共享策略。例如，阿里云的Kubernetes集群支持基于节点池的共享GPU调度和显存隔离功能，但需要正确配置节点标签和重启相关插件以生效。
5. 费用与计费方式：公共GPU集群通常按作业运行时长计费，用户需注意费用结算和资源使用周期的设置，避免资源超时未释放或因长时间占用导致费用增加。
6. 安全与合规性：在使用公共GPU集群时，需遵守相关的使用政策和安全规定。例如，某些集群可能限制非学术用途的使用，并对违规行为进行处罚。
7. 故障处理与优化：在使用过程中，如遇到故障或性能问题，应及时排查并优化。例如，定期更新操作系统和调度器，优化负载均衡和数据传输性能。
8. 存储与数据管理：公共集群通常提供共享存储资源，用户需合理使用存储空间，并注意数据的安全性和访问权限。
通过以上注意事项，可以更高效地使用公共GPU集群，同时避免潜在的问题和风险。
