关于runAI中Allocated GPUs与GPU quota差异的技术问询

嗨，这俩概念是runAI资源管控里的核心区分点，我给你掰扯清楚：

• GPU Quota（GPU配额）：这是平台给你（或你的项目/团队）设定的GPU使用上限，相当于给你划定了资源使用的“天花板”。它的作用是做集群层面的资源管控，防止某一个用户或团队占用过多资源影响其他人——你最多能用到这个数量，但不是一直占着不动。
• Allocated GPUs（已分配GPU）：这是你当前实际正在使用的GPU数量，是实时变化的：提交新任务时它会增加，任务结束释放资源时它会减少，完全对应你当前跑着的任务实际占用的GPU资源。

附上对应的监控示意图，能更直观看到两者的关系：

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Franck Dernoncourt