顯示卡規格不匹配
顯存不足導致大模型無法載入，算力過剩又浪費預算。
BUILT FOR YOUR WORKLOADS
為你的工作負載選擇合適的基礎設施。
從業務需求出發，匹配資源、網路與交付方式。
01
AI 訓練與推理
02
渲染與圖形計算
03
計算密集型任務
算力採購的隱性成本
GPU 型號與顯存配置會影響任務效能及使用成本
交付與調試周期長
驅動、CUDA 與框架版本的相容性需要提前驗證，減少環境配置造成的部署延誤。
利用率難評估
不清楚峰值算力需求，難以決定月租還是階段性擴容。
GPU 伺服器能力
按任務需求評估 GPU、顯存與軟體相容性
AI 訓練
適配深度學習與大規模模型訓練任務。
低延遲推理
為線上推理與 API 服務提供穩定算力。
圖形渲染
影視後期、三維渲染與圖形計算場景。
環境協助
協助基礎驅動與環境配置，縮短上線時間。
PLAN YOUR DEPLOYMENT
部署之前，先確認關鍵配置。
告訴我們業務場景與預算，獲取適合的配置和測試安排。
- GPU 型號與顯存
- 驅動、CUDA 與框架
- 資料儲存與網路吞吐
QUESTIONS, ANSWERED.
GPU 伺服器常見問題
選購與交付
如何選擇 GPU 型號與顯存？
結合模型規模、精度、批次大小、併發及渲染負載評估。先確認顯存需求，再比較算力、儲存和網路，必要時安排實際任務測試。
是否協助配置驅動和執行環境？
可在方案溝通時確認驅動、CUDA 與框架的相容性及協助範圍。作業系統、軟體版本和授權要求需在交付前核實。
GPU 伺服器如何報價？
價格受 GPU 型號與數量、顯存、CPU、記憶體、儲存、地域和使用週期影響。請提供任務需求，獲取確認的配置與報價。