部署AI推理服务时，选择合适的GPU实例配置直接影响运行效率和成本支出。对于需要处理图像识别、自然语言处理等任务的项目，计算资源的匹配度尤为关键。 “买了高配实例但利用率很低，感觉钱花冤了。” 常见推理场景对GPU的核心需求 轻量级模型如BERT Base、ResNet-50，通常4核CPU、16GB内存搭配T4级别显卡即可流畅运行 中等复杂度模型如BART、Stable Diffusion，建议