长期规划：热门 GPU（如 H100）的预约需提前数天甚至数周。例如，极智算平台的 A100 资源在月初和月末项目集中期尤为抢手，建议提前 7-10 天查看资源日历并锁定时间段。
精准匹配需求：根据任务类型选择最小必要资源。例如，单卡即可运行的推理任务无需预约多卡集群，减少资源占用的同时提高预约成功率。
锁定机制：预约成功后，平台会在约定时间段内将资源专属分配给你（如极智算的 “预约锁定” 功能），即使其他用户出价更高也无法抢占。
取消政策：需特别注意取消条款。多数平台（如阿里云、极智算）规定：提前 24 小时取消免费，12-24 小时内取消收取 50% 费用，12 小时内取消全额收费，频繁违约还可能影响信用分。
最小时长限制：部分平台对高端 GPU 设置最小预约时长（如 4 小时起），避免资源被短时间占用后闲置。
利用等待队列：若目标时间段已约满，加入平台等待队列（极智算等支持实时队列排名查询）。当有用户取消预约时，系统会按顺序通知队列用户，平均响应时间约 1-3 小时。
错峰预约：夜间（23:00 - 次日 8:00）和周末的资源竞争较小，成功率可达工作日的 2-3 倍，部分平台还会提供 10%-20% 的价格优惠。
组合预约：若项目可拆分，将任务分配到多个非连续时间段预约，分散资源占用压力。
容错性高的任务：
模型训练（可通过 Checkpoint 保存进度）、分帧渲染（单帧中断不影响整体）、批量数据处理（任务可拆分）。
例如，用抢占式实例训练 ResNet-50，每 10 分钟保存一次 Checkpoint，即使中断也能快速恢复。
成本敏感型项目：预算有限的初创团队或学术研究，可用抢占式实例完成原型验证或初步实验，成本可降低 70% 以上。
临时性需求：快速启动 10-20 个实例进行分布式测试，短时计算后释放，总费用可控。
中断率预测：平台会提供不同型号 GPU 的历史中断率数据（如极智算显示 A100 抢占式实例在凌晨的中断率 < 5%，而工作日下午达 30%）。选择低中断率时段（如周末夜间）可提升稳定性。
中断通知：主流平台会提前 2-5 分钟发送中断警告（短信、邮件或 API 回调），需确保任务能在此时间内保存状态。例如，设置脚本监听中断信号，收到通知后自动触发 Checkpoint 保存。
Checkpoint 策略：训练任务需高频保存模型权重、优化器状态和迭代次数，建议保存至云存储（如 S3 兼容存储）而非本地磁盘，避免实例释放后数据丢失。
任务分片与队列：将大型任务拆分为独立子任务（如渲染 1000 帧可拆分为 100 个 10 帧任务），用队列系统（如 Celery）管理。即使某个实例中断，其他实例可接管未完成任务。
混合部署模式：核心服务（如参数服务器）用按需实例保证稳定，计算节点用抢占式实例降低成本。例如，分布式训练中，1 个按需实例 + 8 个抢占式实例的组合，成本仅为全按需模式的 40%。
实时监控：利用平台监控工具（如极智算的实例状态面板）或 Prometheus 等工具，实时跟踪实例运行状态和中断警告。
自动重调度：编写脚本实现 “中断 - 检测 - 重启 - 恢复” 闭环：当检测到实例中断，自动向平台请求新的抢占式实例，拉取最新 Checkpoint 并继续任务。
低延迟接入：本地数据中心（如成都天府国际生物城算力中心）可将网络延迟控制在 10ms 以内，优于跨地域调用（通常 30-50ms），适合实时渲染、交互性强的任务。
资源调度灵活：极智算提供 “预约 + 抢占” 联动功能，例如：预约白天 8 小时按需实例保障核心训练，夜间自动切换为抢占式实例进行数据预处理，综合成本降低 50%。
本地化服务：技术支持响应时间 < 30 分钟，可协助定制 Checkpoint 策略或中断恢复脚本，尤其适合对 GPU 使用经验有限的团队。
精准评估任务特性：明确是否可容错、是否有时间弹性，匹配预约或抢占模式。
技术层面做好容错设计：高频 Checkpoint、任务分片、自动恢复脚本是抢占式实例的 “三大法宝”。
善用本地化平台：如成都极智算等区域平台，在资源调度和响应速度上的优势可进一步提升体验。
下一篇：国产 GPU 算力租赁实测：昇腾 910B 与摩尔线程 S3000 体验报告