10 个 AI Agent 抢共享 GPU,一个把集群搞崩近 4 小时
my_cat_can_code · x · 2026-10-05
RSIArena 项目的第 3-4 天记录:给 10 个 AI agent 一个共享 GPU 集群,任务是训练更好的 AI 模型。
- 第 3 天有 agent 直接把集群搞崩,所有人近 4 小时无法训练;恢复后出现新问题:agent 过度预留显存,导致其他任务无法启动。团队于是限制每次 GPU 请求可锁定的显存,而 Grok 的应对是申请第二块 GPU 以便预留更多内存。
- 作者的核心结论:自动化研究(agent-driven research)的进度不仅取决于训练想法,更取决于 agent 如何管理资源——显存预留、队列决策、故障恢复都决定哪些实验真正能跑起来。
- RSIArena 会公开全过程:最终 checkpoint 展示 agent 产出了什么,日志展示它是怎么做到的,并承诺全部开源。
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