推理服务选CPU还是GPU，怎样按并发量和时延要求比较？
比较 CPU 与 GPU 推理，关键不是只看峰值算力，而是结合并发量、p95 时延、模型特点和设备成本实测。本文给出选型条件、压测步骤及常见问题，帮助制定推理服务硬件配置指南。
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AI算力与应用
查看AI算力与应用，掌握选型、配置和部署要点。
单机与分布式训练各有适用范围，资源方案应随模型规模调整
训练资源不必一开始就扩展到集群。文章从模型内存、数据规模、通信开销和训练时限出发，说明何时选择单机、何时采用分布式，并给出可执行的规划步骤。
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部署机架式AI设备只看显卡数量就够了吗？还要核对哪些条件？
部署机架式AI设备不能只比较显卡数量。还要核对任务与显存需求、机箱和扩展能力、供电散热、网络存储、软件兼容及现场维护条件，并通过清单和实测验证方案。
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别只追求低温：高密度节点散热改造要核对的6项收益
高密度节点散热改造的价值不只在降温。本文从温度余量、持续性能、风扇能耗、节点容量、运行可靠性和维护效率六方面说明如何核对收益，并给出改造前后的验证步骤。
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多卡互联只看峰值带宽吗，还有哪些选型误区？
多卡互联不能只比较峰值带宽，还要结合延迟、拓扑、通信模式、软件支持和整机成本。本文对比 PCIe、专用卡间链路与节点间网络，并给出选型步骤和常见误区。
阅读全文 →选卡先核对这6项：数据中心卡与消费显卡的差异
数据中心级计算卡与消费级显卡区别不只在算力，还体现在显存与纠错、持续运行能力、软件支持、部署方式和总成本。选卡前核对六项，并用实际工作负载验证。
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