面对大模型训练的算力需求，盲目选型等于烧钱。 为什么AI大模型训练对GPU服务器有特殊要求？ 训练如LLaMA、通义千问等百亿参数以上的大模型，核心瓶颈不在CPU或内存，而在GPU显存容量与显存带宽。显存不足会导致模型无法加载；带宽不够则计算单元“饿死”，训练效率骤降。 以175B参数的模型为例，仅FP16精度下模型权重就需350GB显存。即便采用模型并行，单卡显存也需达到24GB以上才能避免频繁

训练AI大模型，算力是核心瓶颈。而GPU服务器的选择，直接决定了项目的启动速度、长期成本和扩展能力。面对动辄数十万的硬件投入和快速迭代的芯片技术，不少团队开始重新审视“买”与“租”的抉择。 表面上看，一次性购买GPU服务器似乎能在长期使用中摊薄成本。但现实远比账面复杂。 前期投入巨大：一台搭载8张A100 80GB的服务器采购价接近300万元，这还不包括机房、电力、冷却系统等基础设施。 折旧风险高