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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。
算力合同常见的5个赔付误区，你避开了吗？
算力服务合同中的可用性与赔付条款，不能只看一个百分比。本文梳理服务范围、停机计算、免责情形、赔付形式和索赔流程五类常见误区，并给出签约前可执行的核对方法。
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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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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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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。
阅读全文 →模型服务SLA定了，还需要计算设备冗余吗？
服务级别协议约定的是对外承诺，不等于计算设备故障时已有备用能力。本文说明如何结合故障范围、负载和恢复目标决定冗余方式，并给出可执行的容量核算步骤。
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企业模型保障怎么配？5项SLA与设备冗余差异别忽略
企业模型服务保障不能只看设备数量。本文拆解可用性、延迟、吞吐量、错误率和恢复目标五项SLA，并比较单机冗余、主备切换与跨故障域部署，给出可执行的配置步骤。
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