#1237 关于资源优化分配的一个建议

在学术研究的背景下，实验室通常面临着复杂的实验规划需求。以我们的课题组为例，我们配置了一台配备8张NVIDIA A100-80G显卡的服务器，旨在支持大规模（如7B级别）模型的推理测试。基于我们的经验，单张A100显卡的24G显存已足以高效运行7B模型，并通过vllm技术实现快速推理。 此外，我们的服务器拥有50TB的存储容量，这对于团队中大约50名成员的日常需求来说是充足的。得益于8张A100显卡的配置，我们的服务器能够支持多用户同时进行模型调试，极大提升了资源的利用效率。 为了确保系统的兼容性和使用便利性，我们通过root权限在主机上安装了最新版的CUDA驱动（例如12.3版本）以及一系列常用工具（包括但不限于wget、curl、unzip、tar、make、gcc等）。这一做法允许每位学生根据自己的需要配置个性化的conda环境，例如安装特定版本的cuda-toolkit（如11.6版），从而在保持系统整体稳定的同时，也能享受到灵活配置CUDA版本的便利。 然而，我们注意到，使用OpenI的镜像时，由于其体积较大（通常包含CUDA和各种模型），导致拉取和等待时间较长。这对于执行较小规模测试任务的用户来说，可能不是最高效的选择。 基于以上考虑，我们建议探索提供一种更加轻量化的镜像方案。这样的方案应当侧重于提供必要的基础设施和工具，同时允许用户根据自己的具体需求进行快速、灵活的环境配置。我们相信，通过实施此类改进，可以进一步提升资源的使用效率和用户的工作效率，从而更好地支持科研工作的进展。 期待您的回复和反馈。