企业AI资源配置优化：如何用面试题检验资源管理能力？

企业AI资源配置优化：如何用面试题检验资源管理能力？

关键词：AI资源配置、资源管理能力、资源调度、容量规划、成本优化、故障应对、面试题设计
摘要：企业AI项目的成功离不开高效的资源管理——GPU、CPU、数据、人才这些“AI食材”如果分配不当，轻则导致项目延期，重则浪费巨额成本。本文用“厨房炒菜”的比喻拆解AI资源配置的核心逻辑，通过4个核心能力（调度、容量规划、成本优化、故障应对）、3个算法案例、2个实战场景，帮你搞懂“如何用面试题检验资源管理能力”。无论是面试官想筛选人才，还是开发者想提升能力，都能从本文找到清晰的思考框架。

背景介绍

目的和范围

AI时代，企业的核心资产不再是厂房或机器，而是AI资源——从NVIDIA A100 GPU到标注好的数据集，从算法工程师到算力集群，每一项资源都价格不菲（比如单台A100服务器售价超50万元）。但很多企业面临“资源荒”与“资源闲”并存的矛盾：

• 有的团队抢不到GPU，导致模型训练延期；
• 有的服务器24小时空转，资源利用率不足30%；
• 突发故障时，任务直接中断，损失惨重。

本文的目的是：用“面试题”为线索，拆解AI资源管理的核心能力，帮企业找到“会管资源”的人，帮开发者学会“管资源”的方法。范围覆盖AI项目全生命周期的资源管