硬件配置重点

GPU

按显存、并发实验和训练规模规划 GPU 数量。

存储

训练数据、缓存和归档分层，避免 I/O 拖慢 GPU。

系统

Linux、驱动、CUDA、容器和远程管理统一交付。

扩展

团队平台需考虑多用户权限、日志和后续扩容。

Configuration Tiers

推荐产品平台

AI 训练入门主力，强调 CUDA、驱动、容器环境、数据吞吐和满载验证；适合实验室与企业 AI 研发起步。

GPU 计算主力产品，适合 AI 推理、GPU 渲染、CAE 加速和多用户计算；优先采用成熟 4 GPU 风道和冗余供电底座。

为 AI 数据集、影视素材和工程项目归档设计的主力数据底座，兼顾容量、缓存和备份策略。

FAQ

TensorFlow 和 PyTorch 的硬件选择差异大吗？

GPU 利用率不高一定是 GPU 不够好吗？