AI 大型語言模型算力

深度學習與科學運算加速

提供 GPU 加速實例與 AI 平台能力，涵蓋大模型訓練、推論、影像處理與科學運算場景，協助你在最短時間獲得可用算力。

核心能力

訓練階段吃顯示記憶體和卡間互連頻寬 —— 模型參數、梯度、優化器狀態都要常駐顯示記憶體，多卡並行時卡與卡之間的通信速度往往比單卡算力更影響整體效率。所以訓練場景要先確認「模型放不放得下」，再看算力。

推論階段更看重單卡性價比和併發吞吐。同一個模型上線後，通常可以透過量化、批次處理合併請求等手段把單卡吞吐提上去，比堆更多卡更省錢。

第一是按需原則：GPU 單價高，訓練任務跑完就釋放，不要讓它空轉。第二是用可中斷實例跑容錯的批次任務 —— 這類實例價格明顯更低，代價是可能被隨時回收，需要把檢查點保存做好。

第三是混合策略：日常推論用固定配置保證穩定性，突發的批次任務用臨時實例頂。把這兩類負載分開，比統一買一批高階配置更省。

配套的 CPU、記憶體和雲端硬碟在 GPU 場景下消耗往往超出預期：資料前處理吃 CPU，資料集載入吃記憶體和磁碟 IO，模型檢查點寫入吃儲存。如果只按 GPU 配實例而配套資源不足，GPU 使用率會被拖下來，等於用貴重算力等廉價資源。

技術上可以，但經濟上通常不划算。訓練要的是大顯示記憶體與高速互連，推論要的是單卡性價比，用訓練卡長期跑推論等於為用不上的能力持續付費。更常見的做法是訓練用按需實例，推論用匹配併發量的配置長期持有。

GPU 資源在多數區域都是緊俏的。常見原因是目標區域的庫存被佔滿，以及帳號的配額限制。實用的應對辦法是準備兩三個候選區域、提前確認帳號配額，並在需要時先以小規格佔位再升配。

有。優先嘗試量化和算子優化，把模型壓縮到能用更小的卡跑；其次是提高批次處理程度，讓單次請求攤薄固定開銷。如果併發不高，按量計費的實例配合自動釋放，往往比包月實例更省。

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