GPU算力

训练和推理的算力需求往往不在同一时间涨落。过去两年，模型训练、图像生成和视频处理几乎同时变得吃紧。自建GPU机房要等采购，硬件折旧快，利用率还忽高忽低，所以不少团队转而租用云服务器GPU，需要时拿到显卡，用完就放。 为什么很多团队会先选云服务器GPU 云上GPU最实际的好处是弹性。训练任务通常集中在几天内跑完，之后资源就闲着。如果为峰值长期买单，成本很难看。…

很多团队第一次看AI云服务器的报价，会觉得单价不便宜。真正算总账时，问题往往出在显存和带宽上。显存不够就得多开几张卡，带宽不足又会让GPU等数据，钱花了，机器却在闲着。把这两项拆开算清楚，成本数字才有参考价值。 先算显存，决定要开几张卡 显存是成本的起点。模型权重加载进显存后，推理时还要留出KV缓存和中间激活的空间，所以判断够不够用，不能只看模型文件大小。一…

很多人动手训练模型前都会先问：云服务器能训练深度网络吗？能。但练得快不快、花得值不值，取决于任务多大、显卡怎么选、怎么用。 先看结论 对中小团队和个人开发者来说，云服务器通常是最省事的起点。用多少租多少，不用先掏钱买显卡。但如果随手挑一台没有 GPU 的通用型实例，训练速度往往慢到没法干活。所以真正要定下来的，是配置怎么选。 影响训练效果的四件事 加速卡：深…

不少团队做机器学习项目时，都会碰到一个老问题：本地机器跑不动大模型，买一张显卡又怕大部分时间闲着。云服务器就是为这个矛盾准备的。需要算力时租一台，训练跑完就释放，精力可以放在数据和算法上。 为什么不在本地训练 本地训练的问题主要有两点：算力上限和利用率。一块消费级显卡能跑通小模型，遇到几十亿参数的模型，显存很快就不够用。训练任务通常是一阵一阵的，项目赶进度时…