选型参考
GPU 算力资源选型参考
大模型训练与推理对算力的要求差别很大。这里整理一套评估方法，帮你在采购前把该问的问题问清楚，而不是只看显卡型号和单价。
评估维度
| 维度 | 要看什么 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 负载类型 | 是训练、微调还是推理，峰值持续时间多长 | 不同负载对算力形态与计费方式的要求完全不同 |
| 显存与互联 | 单卡显存容量、卡间互联带宽是否够用 | 大模型训练常受互联带宽限制，而非单卡算力 |
| 存储与网络 | 数据集读写速度、集群内外带宽 | 数据供不上时，算力再强也会空转 |
| 总体成本 | 显卡费用之外的存储、带宽、运维人力 | 只比显卡单价容易低估真实支出 |
常见误区
- 只看显卡型号 —— 同样的卡在不同互联与存储条件下，实际吞吐可以差很多。
- 忽略峰值与均值差异 —— 按峰值配置容易长期闲置，按均值配置又可能扛不住高峰。
- 漏算附加成本 —— 存储、网络、数据传输与运维人力往往被忽略，但会显著影响总体支出。
常见问题
这份选型参考包含什么？
包含算力需求评估方法、供给方式比较、网络与存储要点，以及不同项目阶段应关注的指标，帮助你在采购前把问题问对。
你们提供 GPU 算力租赁吗？
目前算力资源以规划与合作为主，官网内容侧重选型与方案参考。具体合作方式请致电 400-873-2750 沟通确认。
训练和推理的算力需求有什么不同？
训练更依赖多卡多机的高速互联与稳定吞吐，推理更关注单次响应延迟与单位成本。选型时应按实际负载分别评估。
评估算力成本要算哪些项？
除显卡租用费外，还应计入存储、网络带宽、数据传输以及运维人力等附加成本，按项目周期做总体估算更接近真实支出。
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