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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。
初次评估AI芯片软件栈，别只核对算子支持清单
AI芯片软件栈是否兼容，不止取决于算子清单。本文以 Core ML 与 Apple Neural Engine 为例，说明如何从版本、模型转换、实际执行路径、精度、性能和升级维护等方面逐步评估。
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评估AI芯片软件栈兼容性，能减少模型部署中的哪些问题？
AI芯片软件栈兼容性评估可以提前发现算子不支持、版本冲突、精度偏差和性能不达标等风险。文章说明评估重点，并给出从核对环境到真实负载验收的操作步骤。
阅读全文 →人工智能推理一体机和普通服务器，实际使用差别在哪？
人工智能推理一体机把推理所需的硬件、软件和部署流程预先整合，普通服务器则更灵活、可自行配置。选择时要比较模型兼容性、并发需求、运维能力、扩容方式和总体成本，并用真实请求测试。
阅读全文 →GPU设备折旧、维修和退役记录不全会带来哪些风险？
折旧、维修和退役记录不完整，可能造成账实不符、成本核算偏差、故障责任难追溯和设备处置安全隐患。本文说明主要风险，并给出可执行的核对与归档方法。
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生成式推理速度慢，是否一定是显存带宽不足？
显存带宽会影响生成速度，但慢推理也可能由计算能力、显存容量、批处理方式或软件开销造成。本文区分 prefill 与 decode 阶段，并提供可执行的排查步骤。
阅读全文 →按隔离需求与资源共享目标，对比GPU直通和vGPU配置流程
GPU直通将整块物理设备分配给虚拟机，适合强调设备独占与直接访问的负载；vGPU则通过受支持的平台把GPU资源提供给多个虚拟机，适合提高共享效率。本文比较两者的配置步骤、限制和选择方法。
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虚拟机要用GPU，直通与vGPU方案该如何落地选择？
GPU直通适合需要独占设备、追求性能可预测的虚拟机；vGPU适合多台虚拟机共享GPU、提高资源利用率的场景。选择时要核对硬件与平台兼容性、工作负载、迁移需求和授权条件，并通过实际负载验证。
阅读全文 →预算有限时，扩充PCIe通道还是升级主板更划算？
先查清处理器提供的通道数、插槽实际连接方式和工作负载，再决定加扩展卡还是换主板。主板能改善通道布局，却不能凭空增加处理器通道；多卡性能是否受限，还要看数据传输和计算任务的特点。
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