AI基础设施

训练大模型要的是大显存和高带宽，线上推理更在乎每单位成本能扛多少请求，渲染和视频转码又有自己的硬件偏好。如果只用一种卡，常见的做法是为某一类任务整体升配，其他时间大量空转。异构GPU云服务器要解决的就是这个问题：不同架构、代际和显存规格的GPU放在同一套平台里统一调度，团队按任务取用算力。 异构GPU云服务器到底异构在哪 “异构”听起来很大，实际上通常体现在…

大模型训练和推理之后，GPU费用常常是团队里最大的一笔云开支。高端显卡按小时计费，训练周期拖长一点，账单就涨得很快。对预算紧的初创公司、高校实验室和独立开发者来说，能不能拿到GPU云服务器补贴，有时直接决定项目还能不能往下做。 补贴没有统一标准。地方政府、产业园区、云厂商和行业协会各自出台政策，形式和门槛都不一样。先弄清有哪几类，再看自己符合哪一类，比漫无目…

选云服务器时，不少团队一上来就问要不要用GPU。这个问题没有通用答案，得先看自己跑的是什么活。GPU云服务器vsCPU云服务的选择，说到底是把算力和任务对上号。选对了，账单和进度都能稳住；选错了，要么钱花在闲置硬件上，要么项目卡在算力不够的地方。下面先说两类算力的差别，再看三个实际场景，最后给一套能直接拿去用的判断方法。 两类算力到底差在哪 CPU的核心数一…

大模型训练、AI推理、图形渲染这些活儿越来越多，很多团队已经不打算自己买卡、建机房，而是直接租用GPU云服务器服务。按需租用的好处很直接：前期不用砸钱，业务忙就加机器，闲了就关掉。问题在于市面上的产品差别很大，显卡代际、计费方式、带宽和售后都不一样，选错了钱花了，项目也可能被拖慢。 这篇文章不讲概念，只说选购时该看什么，并结合三个实际场景，帮你把选型思路理清…