沿用原有参数继续项目
已知的环境可以减少新实验中的未知因素。请带上代码版本、依赖文件、参数设置以及一个小的评估数据集。在修改批次大小或优化器之前，先测试模型重新加载和数据格式。
可复现性是在项目层面构建的。更换 PyTorch 版本、硬件或算法后，相同的随机种子并不能保证结果一致；因此请保留条件和观察到的差异。
让 80 GB 服务于正确的阶段
在训练循环中负载最高的时刻测量显存，而不只是在导入模型之后。训练保留的状态比单纯的推理更多。梯度累积可用于使用更小的微批次进行训练，但它不会消除权重或优化器状态。
A100 支持多种计算格式，包括 BF16。根据运算和预期质量选择精度，然后保持相同规则以比较两次实验。
替代方案必须回应诊断结论
如果 80 GB 够用但你希望研究 Hopper，请用完全相同的协议比较 H100 SXM。如果你的分配已经溢出，则应考虑 141 GB 的 H200。相反，一个远低于 48 GB 的项目可以先在 RTX A6000 上试用，再分配更多容量。
预订并保留续跑能力
3 天适合复现一个目标结果；7 天留出尝试多个变体的空间；30 天可以组织更长的系列实验并设置断点。将每个检查点与其阶段对应，并在到期前测试其加载。
租用流程是先选择 A100、批次、时长和环境，然后填写联系方式。选择加密货币并转账后，使用「J’ai payé」。将订单号保留在实验日志中，以便关联硬件、时段和结果。