AI 大模型算力

深度学习与科学计算加速

提供 GPU 加速实例与 AI 平台能力，覆盖大模型训练、推理、图像处理与科学计算场景，帮你在最短时间获得可用算力。

核心能力

训练阶段吃显存和卡间互联带宽 —— 模型参数、梯度、优化器状态都要常驻显存，多卡并行时卡与卡之间的通信速度往往比单卡算力更影响整体效率。所以训练场景要先确认「模型放不放得下」，再看算力。

推理阶段更看重单卡性价比和并发吞吐。同一个模型上线后，通常可以通过量化、批处理合并请求等手段把单卡吞吐提上去，比堆更多卡更省钱。

第一是按需原则：GPU 单价高，训练任务跑完就释放，不要让它空转。第二是用可中断实例跑容错的批处理任务 —— 这类实例价格明显更低，代价是可能被随时回收，需要把检查点保存做好。

第三是混合策略：日常推理用固定配置保证稳定性，突发的批量任务用临时实例顶。把这两类负载分开，比统一买一批高配实例更省。

配套的 CPU、内存和云盘在 GPU 场景下消耗往往超出预期：数据预处理吃 CPU，数据集加载吃内存和磁盘 IO，模型检查点写入吃存储。如果只按 GPU 配实例而配套资源不足，GPU 利用率会被拖下来，等于用贵重算力等廉价资源。

技术上可以，但经济上通常不划算。训练要的是大显存与高速互联，推理要的是单卡性价比，用训练卡长期跑推理等于为用不上的能力持续付费。更常见的做法是训练用按需实例，推理用匹配并发量的配置长期持有。

GPU 资源在多数区域都是紧俏的。常见原因是目标区域的库存被占满，以及账号的配额限制。实用的应对办法是准备两三个候选区域、提前确认账号配额，并在需要时先小规格占位再升配。

有。优先尝试量化和算子优化，把模型压缩到能用更小的卡跑；其次是提高批处理程度，让单次请求摊薄固定开销。如果并发不高，按量计费的实例配合自动释放，往往比包月实例更省。

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