目录 一、先分清：金融的四类负载，算力画像完全不同 1. 智能文档与财报抽取（批处理型） 2. 实时风控与反欺诈（低延迟型） 3. 智能客服与问答（高并发型） 4. 合规审查与审计报告（长文 + 重质量型） 二、算力分层口径：先套负载，再算显存 三、选型：信创合规下，海光/昇腾怎么落 四、落地前先过

目录 一、先分清：金融的四类负载，算力画像完全不同 1. 智能文档与财报抽取（批处理型） 2. 实时风控与反欺诈（低延迟型） 3. 智能客服与问答（高并发型） 4. 合规审查与审计报告（长文 + 重质量型） 二、算力分层口径：先套负载，再算显存 三、选型：信创合规下，海光/昇腾怎么落 四、落地前先过

问题来了，真正卡死吞吐的从来不是"显存够不够"，而是显存带宽和PCIe 带宽。这两个东西，全网讲清楚的人真不多。今天把这层窗户纸捅破。 你品，你细品——显存容量决定"能不能跑"，显存带宽决定"跑多快"，PCIe 带宽决定"内存兜底的时候有多惨"。 大模型的"吞吐公式"：先看懂瓶颈在哪 本地推理慢，90% 的人归因于"显卡不够强"。但大模型和传统渲染不一样，它有个硬规律。

本地部署大模型，真正的"隐形账单"不是买显卡的钱——是电费和散热（实测1年跑下来才懂） 年初装机时我算的是显卡钱，年底一算账才发现算错了 先别急着往下看，我想先问你一个反直觉的问题： "本地部署大模型，最大的单笔成本是啥？" 十个人里有九个会答：显卡。那张卡动不动几万块，谁都能记住。 我年初也是这么想的。配了台机器跑 7B + 13B，花了大几万买了块高端卡，激动地在工位上开机——结果呢？用了三个

本地大模型跑得慢？先别急着加显卡，这 6 个 GPU 推理调优步骤能让你白赚 3 倍速度 本文是一篇面向已经用上本地大模型（Ollama / llama.cpp / vLLM）的开发者和技术博主的实操调优指南，聚焦"同一块 GPU 上，怎么把大模型推理从'能跑'优化到'跑得快、跑得稳'"。文中的推理速度数据、显存/上下文实测方法均基于公开技术资料与部署实践整理，不构成对任何品牌或产品的商业推荐。

企业AI算力采购白皮书。需求分类、硬件选型决策树、20个真实案例(金融/制造/政务/高校),避坑指南与2026-2027技术趋势预测。

目录 自动驾驶大模型训练到底要多少算力？数据闭环与算力账 先说结论 一、数据量，远比想象大 二、标注是算力账里最容易被低估的一环 三、训练算力：从单卡到 EFLOPS 集群 四、智驾算力怎么落地，看三个问题 五、写在最后 自动驾驶大模型训练到底要多少算力？数据闭环与算力账 面向智驾团队、车企与做端到

目录 具身智能 VLA 模型训练要多大显存？国产 GPU 训练链实测与选型思路 先说结论 一、VLA 是不是「很吃显卡」 二、国产 GPU 现在能撑住 VLA 训练吗 三、选题型的三个硬判据 四、按阶段给两档配置参考 五、写在最后 具身智能 VLA 模型训练要多大显存？国产 GPU 训练链实测与选型

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