图形渲染与模型计算选服务器时，显存和算力该如何权衡？
渲染服务器更看重显存容量、图形 API 与场景兼容性；模型计算则要结合模型规模、精度、显存带宽和 GPU 算力。按实际任务测峰值显存，再比较整机扩展与运行成本，才能避免只看单项参数选错配置。
阅读全文 →DEXUN GPU NEWS
GPU裸金属资讯
查看GPU裸金属资讯，掌握选型、配置和部署要点。
训练推理抢资源怎么办？5种隔离方法对比适用场景
训练任务和在线推理争用算力时，可从物理资源、硬件分区、容器配额、调度优先级和流量控制五个层面隔离。本文比较各自的隔离强度、代价与适用条件，并给出落地步骤。
阅读全文 →
训练与推理做好资源隔离，能让吞吐和响应更稳定吗？
训练与推理共享机器时，隔离能减少资源争抢，但不能单靠划分配额保证稳定。文章说明常见冲突、隔离层次、Linux 与 Slurm 的配置思路，以及如何验证吞吐和延迟是否改善。
阅读全文 →
碳排放与能效指标评估，算力中心先统一核算口径
算力中心要先明确核算边界、能源数据和排放因子，再分别计算碳排放与PUE等能效指标。统一时间范围、计量点和分摊规则，才能让不同设施、时期及运营方案的结果可比较。
阅读全文 →
短期模型实验按需调用资源，按运行时长核算成本
短期模型实验的费用不能只看任务运行时间，还要核对计费粒度、资源数量、启动与空闲时间，以及存储和数据传输等附加项。本文提供可执行的核算步骤和示例。
阅读全文 →
小团队和关键业务，哪类更该细读算力赔付条款？
小团队和关键业务都要读算力赔付条款，但关注点不同：前者要判断赔付能否覆盖替代资源与人工成本，后者更要确认可用率口径、责任上限、故障处理和退出机制。文章提供一套可直接用于审阅合同的步骤。
阅读全文 →
突发训练适合上云，持续推理更适合本地节点
突发训练与持续推理的资源曲线不同：前者常需要短时间集中调用 GPU，后者更看重稳定响应、数据位置和长期成本。本文从负载、费用、延迟与运维要求比较云端和本地方案，并提供可执行的选择步骤。
阅读全文 →