GPU 算力租赁 · 负载类型

训练和推理,为什么要用不同的卡和不同的采购口径?

训练看吞吐与互联,推理看时延、并发与成本。同一个模型,训练和推理的最优配置往往不同。

GPU 租赁采购指南公开责任:商务负责人 孙景璐发布:2026-09-27更新:2026-09-27研究与证据方法
NVIDIA H100 GPU。图片:极客湾Geekerwan,CC BY 3.0,via Wikimedia Commons
NVIDIA H100 GPU。图片:极客湾Geekerwan,CC BY 3.0,via Wikimedia Commons

直接回答

训练和推理,为什么要用不同的卡和不同的采购口径?

训练阶段更依赖互联带宽和多机扩展能力,推理阶段更依赖单机并发密度、时延与单位请求成本。把两者混在一张询价单里,很难得到可比较的方案。

可核验判断

先把产品事实和采购建议分开

01

训练任务通常需要更高互联带宽与更长稳定运行,推理任务更关注并发与时延。

02

推理可以量化或使用更省显存的精度以提升单位成本效率,但需验证效果。

03

同一模型在不同阶段可能适合不同卡型,分别评估更符合实际成本。

执行流程

从需求到短测

  1. 01 · 分阶段

    把训练和推理拆成两个需求分别提。

  2. 02 · 写指标

    训练写吞吐与扩展,推理写时延与并发。

  3. 03 · 分别选型

    按阶段选择卡型与数量。

  4. 04 · 分别报价

    训练与推理分别确认资源、网络与服务口径。

  5. 05 · 分别短测

    用真实负载验证再上线。