高性能计算

大模型训练、科学计算和实时渲染的算力需求还在涨，不少企业和开发团队开始考虑GPU物理云服务器。它保留了物理机独占硬件的性能，又能像云服务一样按需开通、随时调整。对没有机房、不想采购整机的团队来说，门槛低了不少。 服务商多，配置组合也杂。买错型号、内存配少了，预算花了，项目还可能被拖慢。这篇文章从概念、适用场景、选型要点、成本算法和落地步骤讲一遍，帮你把思路理…

这两年做算力规划，技术团队常会碰到一个问题：项目该租FPGA云服务器，还是GPU云服务器？两类机器都能加速计算，单价也都不低，选错了要么多花钱，要么拖慢项目进度。下面不绕术语，从实际任务出发，讲清楚两者的差别和选型思路。 两者擅长的活儿不一样 GPU的长处是大规模并行浮点运算。矩阵乘法这类重复度很高的计算，它的结构天然合适，所以大模型训练、图像识别、科学计算…