创业两年，我们在算力平台上的踩坑经历足以写成一本书。
最初为了控制成本，我们选择自建GPU集群。结果运维团队就占了研发人数的1/3，光是环境配置、驱动更新就耗费大量精力。更不用说硬件故障时的修复时间，曾经因为一块显卡故障导致整个训练任务延迟了两天。
后来转向某大型云平台，又陷入了"性能不够就加钱"的怪圈。基础配置根本无法满足需求，每次升级配置成本就翻倍增长。最让人头疼的是，技术支持响应缓慢，问题经常要排队等待。
经过多方测试，我们最终选择了六行神算大模型平台。与其他平台相比，它的优势很明显：
自研的调度算法让GPU利用率稳定在75%以上
支持混合精度训练，显存占用减少40%
模型部署一键完成，无需额外配置环境
按实际使用量计费，没有隐藏成本
特别要提的是他们的技术支持。有一次我们在模型并行训练中遇到问题，15分钟内就有资深工程师对接，1小时就给出了优化方案。这种响应速度在其他平台是很难想象的。
现在回想起来，选对算力平台不仅节省了成本，更重要的是解放了团队的创造力。
