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AI 与 GPU 计算

围绕模型需求规划加速计算

以工作负载为起点规划 GPU 与并行计算。

AI 与 GPU 计算系统

根据计划运行的模型和工作流程,匹配加速卡、主机能力、高速互联、供电与散热。

按工作负载规划

配置方向

围绕需求选择组件

以下是沟通配置时的主要组成部分,具体型号与容量将在需求确认后确定。

无品牌加速计算服务器设备示意图

围绕模型需求规划加速计算

示意图片,实际设备依最终配置而定
加速卡
根据模型规模与工作类型选择 GPU数量与型号在技术需求沟通后确认
主机计算
结合加速卡需求平衡 CPU 与内存
系统内存
按数据准备和模型工作流规划内存容量
高速互联
评估加速卡与系统间的带宽需求
供电与散热
确认现场容量、气流和热设计要求
存储
根据训练或推理需求规划吞吐与容量
机箱平台
选择可容纳所需加速卡的平台
支持服务
根据最终配置沟通服务支持范围

使用场景

适用方向

以下场景用于帮助梳理需求,实际配置需结合你的系统环境确认。

专业支持

为什么与 Finger 一起规划

从需求梳理到部署准备,逐步确认适合的硬件方向。

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