AutoDL GPU资源调度优化：解决’没有空闲GPU’的实战指南

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根据 AutoDL 平台 2023 年 Q3 内部数据，工作日晚 8 -10 点 GPU 供需比达到 1:5.7，周末高峰时段 RTX 3090 机型排队时长中位数达 47 分钟。资源争抢现象在学术季和比赛周期尤为明显，合理利用调度策略可提升 3 - 6 倍任务启动效率。

通过平台公开 API 获取实时资源数据是最高效的方式。以下脚本使用 requests 库每 30 秒检查一次可用 GPU：

import requests
import time
import logging
from datetime import datetime

# 配置日志记录
logging.basicConfig(
    filename='gpu_monitor.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

def check_gpu_availability():
    try:
        # 从环境变量读取认证信息（安全提示：切勿硬编码密钥）token = os.getenv('AUTODL_TOKEN')
        headers = {'Authorization': f'Bearer {token}'}

        response = requests.get(
            'https://api.autodl.com/v1/gpu/status',
            headers=headers,
            timeout=10
        )
        response.raise_for_status()

        gpu_data = response.json()
        available_gpus = [
            gpu for gpu in gpu_data 
            if gpu['status'] == 'idle' 
            and gpu['memory_free'] > 10240  # 筛选显存 >10GB 的卡
        ]

        if available_gpus:
            logging.info(f'发现可用 GPU: {available_gpus}')
            # 这里可以添加邮件 / 短信通知逻辑
            return True

    except Exception as e:
        logging.error(f'API 请求失败: {str(e)}')

    return False

if __name__ == '__main__':
    while True:
        if check_gpu_availability():
            break
        time.sleep(30)  # 遵守 API 速率限制

关键实现细节：

使用环境变量存储敏感信息（需提前执行export AUTODL_TOKEN='your_token'）
增加 10GB 显存过滤避免碎片化显存影响模型运行
异常处理涵盖网络超时、认证失败等场景

当 API 受限时，可通过 Selenium 模拟人工操作。以下方案设置随机延迟规避反爬：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import random
import time

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')  # 无头模式

driver = webdriver.Chrome(options=options)
try:
    driver.get('https://www.autodl.com/console/gpu/list')

    # 登录操作（建议使用 cookie 方式避免密码泄露）# ...

    while True:
        refresh_btn = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.refresh-button')
        refresh_btn.click()

        # 解析页面中的 GPU 状态
        gpu_items = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'gpu-card')
        for item in gpu_items:
            if 'idle' in item.text:
                print(f'发现空闲 GPU: {item.text}')
                # 执行预定任务...
                break

        # 随机等待 45-75 秒（模拟人类操作模式）time.sleep(random.randint(45, 75))

except Exception as e:
    print(f'自动化执行异常: {e}')
finally:
    driver.quit()

注意事项：