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