DEXUN GPU NEWS
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汇集 GPU 选型、模型训练、推理部署与高性能计算资讯。
容量预测别把峰值当常态，算力规划应结合业务增长曲线
算力资源池容量预测要区分日常负载、周期性峰值与突发流量，并结合业务增长、资源效率和交付周期测算。文章给出数据采集、增长推演、冗余设置和滚动校准的可执行方法。
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研发团队与稳定生产业务，适合的异构卡部署策略不同
研发阶段适合保留多种加速卡做兼容性探索；稳定生产更重视可重复部署、故障隔离与单位成本。文章以 Intel Gaudi 和常见服务场景说明评估方法、部署差异与上线步骤。
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异构计算卡协同部署，能提升资源利用率吗？
异构计算卡协同部署可以提高资源利用率，但收益取决于硬件兼容、任务可拆分程度和调度开销。本文从驱动、算子、PCIe传输和性能测试入手，说明如何评估兼容性与实际效率。
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混合部署还是统一型号？6项兼容与效率差异别漏评
混合部署可以利用不同计算卡的性能特点，也会增加驱动、算子、调度和运维复杂度。本文从六项差异出发，给出可执行的验证步骤与适用条件，帮助判断异构部署是否值得。
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异构卡混合部署先做驱动、框架与负载的分层验证
异构加速卡混合部署不宜直接比较峰值算力。应先检查硬件与驱动，再验证运行时、框架和算子，最后用真实负载测吞吐、延迟、显存占用及任务隔离；不兼容的设备可先采用独立服务池。
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训练和推理各看什么？5项服务器测试指标该怎么选？
训练和推理的负载特征不同，不能只拿一个峰值数字比较服务器。本文拆解训练吞吐、扩展效率、加速器利用率、推理吞吐和延迟五项指标，并给出测试与解读步骤。
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