隨著大語言模型規模持續增長，單 GPU 訓練已無法滿足需求，分布式訓練成為標配。NVIDIA GB200 NVL72 作為機架級計算平台，結合 Slurm 工作負載管理器的塊調度能力，為大規模 AI 訓練提供了極致的效率。
GB200 NVL72 將 72 個 Blackwell GPU 通過 NVLink 高速互連整合為一個統一的 GPU 集群，提供海量算力和顯存容量。配合 NVIDIA 的先進網路方案（如 Spectrum-X 和 Quantum InfiniBand），GB200 NVL72 可實現高效的跨節點通信，大幅減少訓練中的通信開銷。
Slurm 作為廣泛使用的集群管理和作業調度系統，通過塊調度策略將計算資源以塊為單位分配給訓練任務，有效減少資源碎片化，提高整體集群利用率。結合 NVIDIA 的 GPU 直通技術和 MIG（多實例 GPU）功能，Slurm 塊調度可實現靈活的資源分配和隔離，確保多租戶環境下的訓練性能。
這一組合方案尤其適合大規模 LLM 訓練和推理場景，幫助 AI 團隊在有限的硬體資源下實現更高的訓練吞吐量和更短的迭代週期。
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