面向分布式深度学习的GPU集群调度技术：挑战、策略与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，深度学习作为人工智能领域的核心技术，正以前所未有的速度推动着各个行业的变革与发展。从图像识别、自然语言处理到智能驾驶、医疗诊断等诸多领域，深度学习模型的规模和复杂度不断攀升，对计算能力提出了极高的要求。在这一背景下，GPU集群凭借其强大的并行计算能力，成为了实现分布式深度学习的关键基础设施。

随着深度学习模型规模的不断扩大，如GPT-4等大型语言模型的出现，其训练过程需要处理海量的数据和复杂的计算任务。以GPT-4为例，其训练数据量达到了PB级，模型参数更是多达数万亿。如