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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。
显存需求不只看参数量，精度与上下文长度同样影响占用
估算模型显存时，权重只是起点。量化精度、上下文窗口、KV缓存、并发和运行框架都会改变实际占用。本文用 Qwen2.5-7B-Instruct 说明估算方法，并给出选卡与实测步骤。
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显存与参数规模匹配后，推理速度和部署稳定性会更好吗？
显存容量适配模型参数规模，能减少显存溢出和数据搬运，但不保证推理更快。本文说明权重、上下文缓存和运行开销如何共同占用显存，并给出估算、选型与部署检查步骤。
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新手估算显存需求的4步法：从模型参数到运行余量
用参数量和精度先算模型权重，再分别估计推理缓存、训练开销与运行余量。附 Llama 3 8B 算例、估算公式及常见问题，帮助判断显存容量是否合适。
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多卡训练选型中，消费卡更省预算，专业卡更看实际负载
多卡训练不能只比较显卡价格和算力。文章从显存、软件兼容、机箱空间、功耗及部署维护出发，说明消费卡与专业卡各自适合的训练场景，并提供选型步骤。
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多卡训练选型时，显存不足与带宽瓶颈该如何提前排查？
先用目标模型和真实输入测出单卡显存峰值，再检查卡间通信、主机内存与网络拓扑。本文提供可执行的压测步骤，帮助多卡并行训练硬件选型避开显存不足和带宽瓶颈。
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4种多卡训练硬件组合的差别，先比较显存、互联与预算
从消费级显卡、工作站级加速卡、NVIDIA HGX H200 到 AMD Instinct MI300X，比较四种多卡训练组合的显存、互联、预算层级和适用场景，并给出选型步骤。
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研发团队与中小企业适用的GPU集群规模规划并不相同
GPU集群规模应由任务类型、显存需求、并发量和运维能力决定。本文比较研发团队与中小企业的适用规模，并给出从单机试跑、负载测量到逐步扩容的规划方法。
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