回测平台的效率来自「调度 + 版本」，不是单机跑得更快。
结论：平台的核心是任务调度、环境一致性、数据版本三件事；GPU 应按队列分配（研究/回测/训练三池），而不是谁抢到谁用。
环境不一致会让「本地能跑、平台跑不出结果」，这是最常见的协作成本。
链路是「研究提交任务 → 调度排队 → 环境与数据版本挂载 → 执行 → 结果归档 → 对比分析」。GPU 在各执行节点；调度层决定利用率。
第二段是可复现：数据快照、代码版本、容器镜像、随机种子四件套缺一不可。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 任务调度 | CPU | — | CPU、调度系统 | 决定利用率 |
| 回测执行 | 算力 | FP32/FP64 | 算力、显存 | 按池分配 |
| 模型训练 | 算力 + 显存 | FP16 | 显存容量 | 独立池避免抢占 |
| 结果存储与对比 | IO | — | 存储、数据库 | 长期留存 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，回测与推理池主力。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，训练池。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，大模型与重回测。 |
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB，高密度回测池。 |
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按「日均任务数 × 单任务时长」估算并发，再按池分配。多数团队瓶颈是排队与数据准备，不是卡数。
数据快照 + 代码版本 + 容器镜像 + 随机种子四件套，并在结果里记录。
用同一套容器与数据版本，从研究到生产走同一镜像，减少「环境不一致」问题。
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