英伟达 GPU 性能不断剪裁的情况下，金融行业的大模型资源池应该如何建设？
由于受到美国的科技制裁，企业能购买到的英伟达GPU性能不断下降且货期长达几个月甚至半年之久，拿英伟达最新的LS20产品为例，性能仅仅为之前的A100的60%-70%左右，货期长达2-3个月。目前国产厂商能提供GPU卡的厂商也十分有限，如华为的昇腾、曙光的DCU，但产品的算力水平、模型适配性、开发的生态圈和英伟达相差甚远。
2023年是大模型的元年，chatGPT的出现对软件技术类工作、新闻媒体类工作、法律类工作、金融工作者、学术研究者等各行各业产生了深远影响，各大金融机构、科技大厂都在构建自己的大模型算力平台，但如何在GPU算力卡、IB交换机受限的情况下搭建算力池是每个金融科技企业必须思考的问题。
目前，针对大型国有行算力池的搭建，基于k8s，docker云平台并采用英伟达和国产GPU厂商混搭的方式组建大型的算力资源池。使用云计算平台的统一的管理能力，应该如何合理的划分大模型训练集群，大模型的微调集群、大模型的推理集群和普通模型的训练推理集群等，并合理的分配计算资源供不同的部门使用。
ChatGPT 回答
针对这个问题，可以考虑以下几个方面：
- 优化算法和模型结构：在GPU算力受限的情况下，可以通过优化算法和模型结构来提高训练效率和推理速度。例如，可以采用分布式训练、模型剪枝、量化等技术来减少计算量和内存占用。
- 合理划分资源池：可以根据不同的业务需求和部门需求，合理划分资源池。例如，可以将大模型训练集群、大模型微调集群、大模型推理集群和普通模型的训练推理集群分别划分到不同的资源池中，以便更好地管理和分配计算资源。
- 采用混搭方式组建算力资源池：可以采用英伟达和国产GPU厂商混搭的方式组建算力资源池，以充分利用现有的计算资源。同时，可以考虑采用云计算平台的统一管理能力，以便更好地管理和分配计算资源。
- 考虑资源共享和复用：在资源池的搭建过程中，可以考虑资源共享和复用，以充分利用计算资源。例如，可以将训练好的模型复用到推理集群中，以减少计算量和内存占用。
- 加强安全管理：在资源池的搭建过程中，需要加强安全管理，以保护计算资源和数据的安全。例如，可以采用访问控制、身份认证等技术来限制不同用户的访问权限，以保护计算资源和数据的安全。