70B 模型到底需要多少显存？别只看模型文件大小
模型权重能装下，只是第一步。上下文、并发和运行时开销，决定它能否稳定服务真实用户。
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阅读全文 →GPU 利用率不高？先查数据流水线，再加卡
显卡很贵，任务却不快。把读取、预处理、计算和保存拆开看，比直接升级型号更有用。
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阅读全文 →8 张 GPU 为什么不一定快 8 倍？多卡训练采购怎么比
同样写着 8 卡，互联与训练方式可能不同。用完成时间和总 GPU 小时判断是否值得扩容。
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阅读全文 →长期预留前，GPU 服务器应该怎么验收？
SSH 能连上只是开始。配置、应用能否运行，以及出问题后怎样恢复，都应该提前检查。
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阅读全文 →AI 推理成本分析：GPU 小时单价只是起点
推理与长上下文工作负载，让延迟、显存和有效输出成为算力采购的核心指标。
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阅读全文 →B300 与 Rubin：先规划工作负载，再追踪产品路线
把架构发布、完整系统配置与能够签约的容量区分开，才能做出实用的采购决定。
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阅读全文 →AI 数据中心用电增长：算力采购方应该问什么
在容量采购中，电力与交付约束应当和 GPU 规格一起评估。
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阅读全文 →预留还是按需 GPU：计算利用率临界点
承诺期单价较低，并不自动意味着总成本更低；关键在于实际使用了多少已付费容量。
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