模型训练跑得慢，显存爆了，成本还居高不下？你可能不是算法不行，而是GPU云服务器选错了。 显存容量直接决定能否加载大模型。像BERT-base需要至少6GB显存，而GPT-3这类百亿参数模型动辄需要A100 80GB版本才能跑通。如果用T4（16GB）强行训练大模型，会出现频繁的显存交换，导致训练速度下降60%以上。 CUDA核心数与Tensor Core支持影响混合精度训练效率。NVIDIA A

最近不少开发者和中小企业在搭建AI应用时都卡在一个问题上：手头的算力撑不起大模型推理，本地设备又太贵，有没有既能快速上手、又能控制成本的云方案？ 答案是肯定的——腾讯云服务器完全支持AI大模型部署，而且从免费体验到企业级私有化部署，都有对应的解决方案。关键在于选对实例类型、搞清资源配比，避免花冤枉钱。 哪些腾讯云产品适合部署大模型？ 不是所有云服务器都适合跑大模型。AI负载对GPU算力、显存带宽、