AI 服务器与算力

围绕大模型的算力底座，涵盖 GPU 云服务器、本地一体机与算力规划运维。为准备引入 AI 应用、但不确定该买还是该租、也不清楚要多大显存的企业，给出可执行的算力方案。

业务场景与痛点

企业想上大模型时常见三类困扰：不清楚自己的业务到底要多少算力；担心一次性采购后被更新的型号淘汰；以及数据敏感、不允许走公有云接口。训练与推理对算力的要求也不同，训练更看显存容量与卡间互联，推理更看单位成本与并发延迟，混在一起评估很容易选错。

我们提供的服务

• 算力选型咨询：按业务是训练还是推理、模型规模与并发量，先确定显存与卡型的底线，再谈预算。
• GPU 云服务器：按小时或包年开通，适合模型微调、效果验证与波峰推理，无需前期硬件投入。
• GPU 服务器一体机：出厂预装推理框架与常用模型，部署在企业内网，数据不出边界。
• 算力规划与运维：容量评估、调度优化与长期运维，避免买了卡却跑不满。

我们会先算清的四件事

• 业务以训练为主还是推理为主，并发量大概多少。
• 模型规模与精度要求，对应的显存底线。
• 数据能否出内网，这直接决定选云还是选本地。
• 机房条件：供电、散热、承重与机柜空间是否满足。

交付方式

先做一轮需求与现状盘点，产出选型建议与成本对比；确认后按云或本地路径实施；云上先开实例，本地按货期排产交付；部署完成后做一轮压测。GPU 服务器的散热与供电要求高于普通服务器，本地部署前需要确认机房条件是否满足。

服务保障

我们提供硬件维保、驱动与框架版本管理、性能监控与故障响应；云上资源提供用量与费用提醒。模型或框架升级前先在测试环境验证，避免影响线上推理。

常见问题

• 该租还是该买？调用量小、需求还在验证阶段，先用云；数据敏感或调用量大到一定程度，再考虑本地。具体以并发与成本测算为准。
• 显存怎么估？按模型参数量、精度与并发批大小估算，通常以能稳定跑起来并留出余量为准。
• 本地部署要注意什么？供电、散热、承重与机柜空间要先确认，否则设备到位也上不了架。