花大价钱买GPU却跑不动？选型逻辑错了就是白扔钱_显卡

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5. 低延迟·高吞吐·显存带宽敏感：UltraLAB为大模型推理打造硬核加速引擎

6. 选一台能跑大模型的机器，需要知道这五件事

7. 智驾科普：被忽略的显存带宽瓶颈 #智驾 #小鹏VLA 这期说得不太好，因为完全没写稿子，就是想到了一个特别小的点，随意聊两句。没说到位的地方，我在字幕里都加了（括号）。大概意思就是：大模型在推理时，需要每次都把整个模型数据全部往显存里更新一遍，如果显存带宽不够，就会导致芯片一直在等数据——从而导致算力利用率很低。后面则是简单讲了讲如何优化，也是目前厂商们都已经实际在做了的

8. 只选对的不选贵的！5款主流AI算力卡终极选型指南

9. HBM：为什么大模型离不开高带宽显存？

10. 本地电脑能跑多大AI模型？2026本地大模型配置选型实践参考

11. GPU显存带宽是CPU的40倍，为何它能成为大模型算力首选？

12. 大模型部署全指南——从4GB笔记本到8卡服务器怎么选

13. 8G/12G/16G/24G显卡都能跑啥模型？

14. AI算力卡横向实测｜H100、昇腾910B、思元590选型全解析

15. 一张图看懂 HBM 为什么暴涨：大模型缺算力，更缺高速带宽

16. AI模型推理部署GPU选型指南：从7B到671B的显存与成本测算

17. DeepSeek R1推理实测，英特尔专业显卡实现反超 AI算力市场迎来新的竞争选手，海外硬件媒体放出蓝戟Arc Pro B70四卡并行实测数据，高并发场景下它的大模型推理速度超越两款热门英伟达显卡。整套测试统一采用四张显卡组网，对比32GB版本Arc Pro B70、RTX 5090D以及24GB的RTX 4090D，运行模型选用DeepSeek R1 32B版本，全程记录不同并发数量下的文本输出速度。低并发场景里两款英伟达显卡输出效率更占优势，并发数值拉高后英特尔显卡性能优势持续放大。并发128时吞吐量高出RTX5090D 8.6%、高出RTX4090D 34.2%，并发256领先幅度扩大至48.7%，峰值吞吐数值达到2320.76 token/s。国产算力生态不断完善，更多高性价比硬件打破单一品牌垄断，为各类AI服务部署提供全新选择。 #英特尔显卡# #DeepSeek# #英伟达#

18. 边缘部署 7B 大模型选什么硬件？解密 youyeetoo YY3588 + RK1828 边缘端本地化推理新方案

19. 匠心时刻｜鲲鹏赋能算力卡集群组网，打造MOE大模型高效推理

20. 2026年国产算力卡采购指南

21. 单卡性能封神｜品锏 U5620 AI 推理一体机单卡实测数据曝光

22. 端侧AI算力破局，RK182X系列算力卡，让大模型落地更简单 - 哔哩哔哩

23. 算力卡不只是一张卡

24. 实测封神！容天1360工作站双卡RTX PRO 5000+Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4推理性能大揭秘，速度对比FP16精度，直接翻9倍

25. AI推理成本太高？这套硬件选型与架构优化方案帮你算清每一笔算力账

26. 别找了！双芯310 280TOPS 256路视频推理卡现货 Atlas 300I Duo卡，别等断货了才想起来看参数！

27. 蓝戟B50\u002FB60\u002FB70专业显卡实测：8卡集群跑70B大模型表现如何？ - 哔哩哔哩

28. 大模型推理视角：五大并行方案详解（结合TTFT/TPOT/吞吐量核心指标）

29. 华为服务器安装Atlas 300I A2。Atlas 300I A2 推理卡提供强劲AI推理能力，具有算力高、片上内存大等优势，可广泛应用于生成式大模型推理、互联网推荐审核等场景，支持最高560 TOPS INT8 和 280 TFLOPS FP16算力，加快深度学习网络推理进程。#服务器 #华为 #算力 #AI #显卡超聚变服务器山东金牌

30. 算力小知识（二）：算力卡

31. 核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年

32. 插上就能跑，国产算力这波真香了！最近国产算力圈真的杀疯了！以前搞AI最头疼的就是“生态墙”太高，芯片不通用、软件得重写、换平台动不动烧几百万，小公司根本玩不动。但现在开放派动真格的了，三套scaleX万卡超集群落地，再次拆了这堵墙。硬件上，只要是国产非封闭路线的加速卡，不管什么架构，插上就

33. 算力er有感：现在部署大模型，门槛真的越来越低了做AI外包和中小企业开发，最头疼两件事：算力太贵、部署太难。海外卡溢价严重，普通人根本扛不住算力成本；小众国产卡适配差，部署一次掉一层皮。这次混元Hy3+海光DCU这套方案，我最看重两点：零代码迁移、镜像直接拉取。对于没有底层研发团队的中小企业来说

34. 全国首个！超3万卡国产AI算力上线，喂饱万亿参数大模型

35. 最近“算力超市”概念火热，也完成了算力科普的第一课：告诉大家算力是可以交易的。但买完之后呢？环境谁配？系统谁装？应用怎么调优？这些才是用户真正卡住的地方。这也是单纯算力零售和完整算力生态的区别。而国家超算互联网从一开始就不是简单卖算力，而是输出一整套成熟解决算力服务解决方案。更何况，超算互联网

36. 国产算力到底能不能打，这个话题吵了很长时间了，但真正跑过实测的人其实不多。好在，最近国家超算互联网搞了个万卡共创者激励计划，千卡时算力免费领，训推速度、模型适配度、稳定性这些关键指标都能自己跑一遍出数据。与其网上空对空争论，不如拿数据说话。已有开发者在出报告了，感兴趣的去看看别人的实测结果，或者自己

37. 里程碑！3套国产AI万卡超集群同时上线国家级算力枢纽

38. 算力变天！从“抢卡”到“造池”，我们走了多远？一个重磅信号在郑州浮现：全国最大的单体国产AI算力池即将上线。这不仅是数字的叠加，更是思维的彻底革新。曾几何时，行业里弥漫着“囤卡”的焦虑，仿佛算力就等于那一张张珍贵的英伟达GPU。但华为、曙光、浪潮等厂商用行动告诉我们，真正的算力是系统、是生态、是

39. 国产算力历史性时刻，这次真的惊到我了！以前聊起国产算力，很多人第一反应是 “能不能替代进口”。但放到今天再看，这个问题早就过时了。十万卡超大规模的国家超算互联网核心节点在河南人工智能大会上正式官宣上线，给出了新的答案：国产算力要比拼的，从来不是 “能不能用”，而是 “能不能规模化用好、能不能全链路

40. 摆脱海外依赖，国产AI 终于掌控主动权！4 月 24 日，DeepSeek-V4 上线国家超算互联网平台，加速推进 AI 产业全面国产化替代。长期以来，国内大模型高度依赖海外算力生态，不仅成本高昂，还暗藏供应链安全隐患。而伴随此次上线，DeepSeek-V4 深度适配国产异构硬件，实现全流程国产化运

41. 近日，美国国会要求切断中国科研机构对美超算资源访问，再次凸显自主可控算力体系的紧迫性。国家超算互联网已整合全国30余家国家级算力中心，形成超15万加速卡、200万核心的异构算力池，覆盖汽车、造船、机械、电子、建筑等前沿领域。国产超算体系不仅打破资源壁垒，更以普惠模式降低中小企业参与门槛，结合中国庞大

42. A股算力龙头，将在无锡建大规模“Token工厂”

43. 深圳国产芯片成功训练万亿级AI大模型

44. 国产芯片替代不足，算力出海的门又被关上了？

45. 大模型er话聊：国产算力正值“当打之年”，存储不能当拖后腿的 AI大模型往多模态走，数据量翻倍涨。训练集群常常面临一个尴尬局面：GPU集群算力很足，但数据喂不上去，GPU大部分时间在闲置等待，算力空转成了行业内公开的秘密。曙光的FN9000除了在硬指标上进阶：单控400万+ IOPS，集群直接

46. 谁懂？国家“东数西算”喊了这么久，总算被三套scaleX万卡超集群盘活了！以前总说全国算力一盘棋，但现实是：北方用的芯片南方平台不认，东部数据想迁到西部，先砸百万做适配，不同厂商的算力各玩各的，资源明明不少，就是用不起来。现在，这套国内最大的、可运营的国产AI算力资源池提供算力支持，叠加AI

47. 环球时报点出算力第二道分水岭：硬件之外，开放生态决定长期生命力环球时报在 ISC 专题里明确划分了全球算力行业两大分水岭，第一道是超智融合硬件架构，第二道就是软件生态搭建逻辑，两种路线长期发展空间天差地别。欧美头部厂商大多走封闭软硬件绑定路线，框架、芯片深度锁死，企业、科研机构迁移算力成本极高；

48. Token狂飙，海光把国产算力从“能用”拉到了“好用” 光合大会上听了海光杜夏威的分享，有个观点让我印象挺深——Token经济正在驱动IT架构变革，国产算力到了从“可用”到“好用”的关键阶段。翻译一下：芯片参数吹得再高，用起来顺手才是硬道理。这两年大模型落地速度确实快，算力需求涨得也猛。但行业内

49. 网络才是万卡集群的“命门”，国产IB带来新赛道做了三年算力渠道，越来越觉得：卖GPU的时代正在过去，卖高速网络解决方案的时代来了。尤其是万卡级以上集群，网络成本占比越来越高，而且直接决定了算力利用率。以前我们给客户推方案，网络这块很尴尬：进口IB利润薄（价格透明+受制于上游），RoCE售后成本

50. 算力圈终于醒了！看到了今年↑务实的答案算力圈有个怪现象：要么8卡小打小闹，要么奔着上百卡去秀肌肉。中间的黄金区间，反而没人好好做。看中科曙光发布的scaleX40，40张GPU，第一反应是——这个数字选得有意思。不是一味堆到上百卡去刷榜单，而是在性能、成本和落地效率之间找了个平衡点

51. 国家超算互联网核心节点上线了，直接落地了三套万卡规模的国产AI超集群,也是全国首个实现3万卡部署、且实际投入运营的最大国产AI算力池。这里面，真正关键的是“可运营”。过去我们建算力，有点像攒电脑，一块块显卡往上加。但当大模型跑到万亿参数级别时，拼凑式的算力就行不通了，通信瓶颈、调度效率都会成为致

52. 别跟风买Mac Mini了！国产算力跑OpenClaw，只需5分钟

53. 老黄喝豆汁「破防」背后，国产GPU正在填上CUDA护城河

54. AI开发者为啥弃用昇腾？ CUDA十年墙难拆 AI开发者的“肌肉记忆”正在筑起一道墙。过去十几年，写AI代码、算子、部署全靠NVIDIA CUDA生态，PyTorch、Triton、CUDA成了标配技能。现在昇腾芯片算力强，但开发者想切换时，得重新学一套开发逻辑，多数人第一反应是“算了”。问题出

55. ISC 释放重磅信号，超智融合打开国产算力新增长曲线听完 ISC 开幕主旨，结合国内算力基建政策聊点实在的行业判断。海外顶尖学府已经统一定论：纯 GPU 智算中心即将退出主流，能混跑 HPC 仿真 + AI 训练的异构超智融合集群，会成为全国算力枢纽招标硬性标准。此前市场资金扎堆通用 GPU

56. 新闻联播镜头里一闪而过的机房，其实藏着国产算力的大变化《新闻联播》报道国产万卡集群建设时，一个镜头停留在国家超算互联网核心节点。这对于关注AI的人来说，信息量很大。过去几年，大家讨论最多的是芯片、参数、模型。如今国家媒体开始关注“万卡集群”和“超算互联网”，意味着产业竞争已经从单卡性能转向系

57. 卡数越多越厉害？你的算力可能正在“吃灰” 今天开了scaleX40超节点的新品发布会，我也瞅了两眼直播，一个强烈的感受是：算力行业的叙事逻辑正在发生深刻变化。过去，大家热衷于比拼百卡、千卡集群的纪录，仿佛卡数越多，技术就越领先。但今天，发现一个更务实的观点，40卡，是超节点的甜点区。这个甜点区概念

58. 不封闭、不依附，中国算力生态的“第三条路”怎么走？《环球时报》提出了一个尖锐问题：超智融合后的生态怎么建？超算与智算各自积累了成熟的软件生态和稳定用户群，这是几十年沉淀下来的资产，也是迁移成本最高的部分。用封闭体系强制迁移，开发者不会来；完全依附别人生态，又谈不上自主。是封闭，还是开放——这是第

59. 新趋势出现了：内生安全定义算力安全新国标刚刚结束的海光内生安全技术论坛，算是把这份行业共识彻底摆到台面上。现场不少专家都直言，往后政企采购、关键基础设施选型，硬件级内生安全的权重会持续拉高。 GWY刚颁布《产业链供应链安全规定》，将信创安全抬升至国家法治战略高度。2026 年作为 2027

60. 企业级Agent拒绝“炫技” 原力企业虾城市巡游第二季·南京行开出“一杯奶茶钱”的业绩增长药方

61. 算力投入没问题，问题在“投入方式”

62. 从「婴儿期」到「青年期」：四位开发者眼中的中国算力生态

63. KADC 2026丨逐鹿巅峰赛场！昇腾AI创新大赛算子挑战赛第二届年度冠军赛正式收官

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66. 2026年GPU算力平台选型避坑指南：4个维度帮你省下30%隐性成本

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69. 为啥全网都在缺GPU，却从来看不到国产算力卡？真相太解焦虑

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71. 智算中心开始拼协同，企业别只问有多少卡

72. 2026年国产算力卡采购指南

73. 数据知识荟丨算力交易与行业赋能

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