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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。
从模型内存、并发吞吐、扩展方式、可靠性和运维成本五项指标，比较单机与集群部署，并给出可执行的选型步骤。
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本地推理适合单点、低延迟和可控负载，私有云更适合多人共享、弹性扩展与集中管理。设备选型应先测模型内存、上下文长度和并发，再比较采购、网络、存储与运维成本。
阅读全文 →从权重、KV缓存和并发请求入手，说明如何估算显存、选择设备并设置批处理与上下文上限，避免显存闲置或请求拥堵。
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选微调设备，显卡只是总成本的一部分。本文从主机内存与平台、存储和数据搬运、供电散热、软件兼容与停机成本四方面说明如何估算，并给出购买前的实际核对步骤。
阅读全文 →参数高效微调虽减少可训练参数，却不会消除基础模型权重、激活值和数据读取带来的开销。本文按单卡验证与批量训练分别说明显存、计算、存储和多卡通信的规划方法。
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普通显卡也能承担部分参数高效微调任务，关键看显存、模型规模、序列长度和软件支持。本文按显存档位说明适用场景，并给出降低显存占用的实操步骤与常见限制。
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参数高效微调不只看显卡算力。本文从显存、软件兼容、主机配置、散热供电和扩展性五方面说明准备要点，并比较消费卡与专业卡的适用场景。
阅读全文 →参数高效微调虽只训练少量参数，仍需为模型权重、激活值和运行缓冲预留显存，并检查显卡功耗、机箱风道与持续散热能力。文章给出可执行的预检步骤和不同硬件的适用条件。
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先明确模型、序列长度和训练目标，再估算资源并比较集群方案；通过代表性负载测试校正假设，避免只按参数量采购或过早锁定架构。
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介绍预训练基础设施规划中如何评估计算节点、数据与检查点存储、节点间网络，并给出可执行的选型和验证步骤。
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从数据盘点、训练目标、存储与网络、集群调度到监控恢复，梳理预训练基础设施规划的五项入门工作，并提供可执行的准备步骤与常见问题解答。
阅读全文 →增加加速卡不一定缩短预训练时间。应先测量计算利用率、数据供给、集合通信和检查点开销，再按负载选存储与网络，并用小规模扩展测试验证方案。
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