近日，一位顶级学府的机器学习博士在Reddit上发表了一篇令人心酸的帖子，揭露了自己实验室的H100 GPU数量为零。这一情况迅速引发了全球机器学习社区的热烈讨论。与普林斯顿、哈佛等拥有数百块H100 GPU的高校相比，许多实验室的GPU资源显得捉襟见肘，博士生们不得不为了有限的GPU资源而相互竞争。
这一现象揭示了学术界在GPU资源分配上的严重不均衡。即使是全美排名前五的高校，也面临着计算资源的瓶颈。拥有更多高性能GPU，无疑会大大缩短计算时间，加速研究进展。然而，现实情况却是，许多实验室的H100 GPU数量为零。
在这一背景下，许多年轻的研究者纷纷分享了自己所在学校或公司的GPU情况，揭示了一个令人震惊的事实：在一些实验室，1张2080Ti加上1张3090显卡已是全部家当。尽管如此，这些资源大多是共享的，而且许多实验室的GPU资源远远无法满足需求。
面对GPU资源的匮乏，一些高校甚至要求学生自备算力设备以完成课程任务。这种现象在我国高校的实验室中同样普遍存在。然而，并非所有高校都面临着这样的困境。一些高校，如普林斯顿和哈佛，拥有庞大的计算集群，配备了数百块H100 GPU，为研究者提供了充足的计算资源。
H100 GPU的重要性不言而喻。作为英伟达的最新产品，H100 GPU在训练大型语言模型（LLM）时，性能远超前代产品。然而，由于其需求量巨大，许多客户不得不等待长达六个月才能收到货。这一现象反映出，尽管H100 GPU在学术界和工业界都备受追捧，但其供应量却远远无法满足市场需求。
在这种情况下，一些研究者不得不寻求其他解决方案，如租用服务器或购买个人GPU。然而，这些方法往往成本高昂，且难以满足大规模计算任务的需求。因此，如何平衡GPU资源的分配，成为了学术界和工业界共同面临的挑战。
尽管面临种种困难，但一些实验室依然在努力克服资源限制，取得了令人瞩目的研究成果。这些实验室的成功经验表明，即使在资源有限的情况下，通过创新和合作，依然可以推动科学研究的进步。
GPU资源的分配不均已经成为制约学术研究的一个重要因素。如何合理分配和利用这些资源，不仅关系到研究者的工作进展，也关系到整个学术界的发展。希望未来能够有更多的解决方案出现，以缓解这一问题。
