适用于追求卓越生成质量的场景，例如高级科研、企业级大模型推理，以及需要精确控制输出质量的应用。DeepSeek-R1 671B的“满血版”在不同精度下的推理效果差异巨大，因此在选择时需谨慎对比，不可盲目跟风。适用于对生成质量要求不高，但需要优质算力优化的场景，例如边缘计算、轻量级应用、或消费级硬件上的部署。适用于希望在保证较高质量的前提下降低显存占用和提升推理速度的场景，例如企业内部部署、云计算平

推理的目标是将微调后的模型部署到实际应用中，利用模型能力解决实际问题，如回答用户的问题、生成内容、进行图像识别等。大模型训练是指通过海量无标注数据（如文本、图像、语音等），让模型从随机参数开始学习语言规律、知识逻辑或任务模式，最终形成具备通用能力的基础模型。如果是训练大规模模型，如百亿参数以上的语言模型，需要选择像 H100、A100 等计算能力强、显存大且带宽高的GPU，可能还需要多卡并行。微调

千亿参数模型通常基于互联网公开数据训练，擅长处理通用场景（如聊天对话），但在垂直行业（如医疗影像分析、工业质检）中，因缺乏领域数据校准，容易出现 “水土不服”。模型参数量越大，训练成本就越高，而且参数量每扩大10倍，所需显存容量就暴涨4倍，这意味着千亿级模型必须使用8卡以上的A800/H800显卡集群。大模型参数量通常指模型中可调节参数的数量，以Billion(十亿)为单位计量，当前主流模型的参数

适用于追求卓越生成质量的场景，例如高级科研、企业级大模型推理，以及需要精确控制输出质量的应用。DeepSeek-R1 671B的“满血版”在不同精度下的推理效果差异巨大，因此在选择时需谨慎对比，不可盲目跟风。适用于对生成质量要求不高，但需要优质算力优化的场景，例如边缘计算、轻量级应用、或消费级硬件上的部署。适用于希望在保证较高质量的前提下降低显存占用和提升推理速度的场景，例如企业内部部署、云计算平

但无多卡互联能力，长期高负载稳定性较差。A30：显存容量与A800相当，但功耗更低（165W），支持MIG技术（将单卡分割为7个实例），适合多租户推理服务（如云游戏、视频处理）。高显存带宽（4TB/s）和NVLink 900G/s，适合高吞吐推理（如DeepSeek部署），近期因需求激增价格暴涨。次选：A800性能接近H800，但带宽较低（2TB/s），仍可满足大模型训练需求，是A100的合规替代

H100每台每月在某地XX元，H800每台每月在某地XX元，你要哪个？这是算力市场中90%服务商的表达现状，即提供设备型号、数量、位置与价格信息给客户，而算力资源与业务需求的匹配度、模型参数量、并发量、输出长度、响应延迟等实际需求几乎被忽略。客户通常也不会主动解释业务逻辑，导致算力资源配置与实际需求配错（例如通用GPU满足不了高带宽推理需求）。例如某大模型创业公司曾与30多家智算中心议价压价，但未

算力又名计算力，是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的生产力，简单来说就是“计算能力”，就像人类用大脑解决数学题一样，算力是计算机、手机、服务器等设备处理数据、完成任务的能力。《报告》认为，DeepSeek带来的算法效率的提升并未抑制算力需求，反而因更多用户和场景的加入，推动大模型普及与应用落地，重构产业创新范式，带动数据中心、边缘及端侧算力建设。算力对行业发展的影响是颠覆性的，这源于其作

不过在显存容量和规格上4090D和4090是完全一致的，4090D和4090同样搭载的是24GB的GDDR6X显存，位宽、频率都也都一样，而且4090D的基础频率还提升了一点。4090D合规、省电、省钱，是政策与成本约束下的最优解，而4090性能、扩展性、超频潜力，适合技术优先的企业。由于高端显卡4090出口限制，英伟达特针对中国市场推出特供版4090D，通过削减算力满足政策要求。2、百亿级模型推

当前算力资源的闲置困局本质是技术爆发期的产业阵痛，供给端（硬件产能、投资热度）与需求端（应用渗透、场景成熟度）的演进速度不匹配，叠加产业链协作机制不完善所致。当下中小企业的需求主要围绕大模型的推理算力，这与服务商提供的训练型资源严重不匹配，导致高端GPU闲置，低端推理需求无法满足。一方面，初期在规划算力基础设施时，企业没有做好充分的市场调研和需求分析，对算力的实际需求规模和类型缺乏准确判断。算力资

A800是基于 Ampere 架构的算力引擎，以 400GB/s NVLink 带宽、最高 80GB HBM2e 显存的配置，在满足出口管制要求的同时，为企业提供了可靠的 AI 训练与推理解决方案。传统 GPU 卡要么整卡独占造成闲置，要么多人共享导致性能干扰，而 A800 通过硬件级隔离技术，可将单张显卡最多分割为 7 个独立实例，每个实例拥有专属的显存、缓存和计算核心。多卡协同方面，400GB