DEXUN GPU NEWS
资讯中心
汇集 GPU 选型、模型训练、推理部署与高性能计算资讯。
先确认低利用率来自需求不足、任务并行度还是资源瓶颈，再用实际负载、基准测试和目标服务水平估算节点数。文中提供测量步骤、计算方法及扩容判断依据。
阅读全文 →
从任务画像、节点数量、网络存储到调度与扩容，梳理GPU集群搭建与节点规模规划的六个关键步骤，并说明如何用试运行数据校准方案。
阅读全文 →
从模型显存、训练或推理负载、并发量、节点互联和扩展余量出发，说明如何测算 GPU 集群节点数，并给出可执行的验证步骤与常见问题。
阅读全文 →
私有化部署不一定比云端便宜。本文拆解服务器购置、运维、电力与人员成本，并用明确假设演示如何计算回本时间及适用条件。
阅读全文 →
从模型与显存、主机配套、采购方式和运行支出四方面，梳理私有化部署的配置思路、成本构成及落地检查步骤。
阅读全文 →
比较自建与租赁大模型服务器的三年总成本，拆解硬件、电力、机房、运维和服务费用，并给出按负载、使用周期与部署要求选择方案的方法。
阅读全文 →
服务器采购价只是预算的一部分。本文梳理机柜供电、散热、网络存储、软件支持、运维与更新等容易遗漏的支出，并给出可执行的预算核对方法。
阅读全文 →
从CPU服务器、单卡工作站到多卡GPU服务器，比较五类私有化部署方案的预算构成、适用条件与维护成本，并给出可执行的选型步骤。
阅读全文 →显存配置应从模型权重、KV缓存、运行开销和并发需求倒推，而不是简单增加显卡数量。本文提供估算方法、选卡步骤与常见问题，帮助在容量、利用率和成本之间做取舍。
阅读全文 →
量化能减少模型权重占用，但实际显存还受缓存、激活、内核和并发请求影响。本文说明容易忽略的限制，并给出逐步验证批量设置的方法。
阅读全文 →
判断是否需要高显存服务器，关键看模型或数据规模、并发量、上下文长度和训练方式。本文梳理推理服务、模型训练、图像视频生成及科学计算四类任务，并提供估算步骤与配置选择参考。
阅读全文 →显存配置不能只看模型参数量。本文说明权重、上下文缓存、并发和训练任务如何影响用量，并给出按模型、任务和硬件逐步估算的办法。
阅读全文 →