H100和H200哪个划算?看显存带宽与时租溢价

若负载以长上下文或高并发 Decode 为主,H200 更划算;若为短上下文、低并发或 Prefill 主导,继续用 H100 更省。这一判断基于两者计算核心完全一致,H200 的溢价仅购买了更大的显存容量与更高的带宽。差价买走的是显存:H100 与 H200 共用同一颗计算核心许多工程师在对比这两款显卡时容易陷入误区,认为 H200 拥有更强的计算单...

A100租用做大模型推理的显存落位与成本折算口径

单张 A100 80GB 装不下 Llama 3 70B FP16 权重,必须跨卡;但经 4-bit 量化后,8 卡 A100 可承载 DeepSeek-R1 私有化推理。评估 A100租用 价值需区分“装得下”与“跑得动”,将显存空间与数据搬运速度分开核算。A100 80GB 的显存分账与带宽线单张 80GB 显存的可用空间并非全部用于存放权重,需拆...

大模型推理GPU怎么选?显存带宽与精度档位

先分清 Prefill 阶段的算力开销与 Decode 阶段的带宽开销各占哪一段,再据此确定硬件规格。推理GPU的开销构成:算力、显存带宽与常驻显存各买到了什么一张大模型推理GPU的价值并非单一维度的峰值算力,而是由三笔可分别核算的开销构成:并行处理输入 Prompt 所消耗的算力、逐 Token 生成时反复搬运权重与 KV Cache 所消耗的显存带...

FP8与INT4量化对GPU显存的影响有多大?4笔账分开算

先回答:量化省的不是同一块显存,收益也不能简单相加要算清FP8与INT4量化对GPU显存的影响,第一步先把显存占用拆成四笔互不替代的账:权重占的固定空间、随并发与上下文线性增长的KV Cache、计算过程中的中间张量、以及推理引擎与CUDA上下文的常驻开销。权重量化压的是第一笔,FP8 KV Cache压的是第二笔,中间张量与常驻开销基本不随量化下降—...

Ollama私有云GPU服务器搭建怎么做?GPU直通6步

Ollama私有云GPU服务器搭建的完整路径就是 6 步:装 NVIDIA Container Toolkit、用 docker run 跑通 GPU 直通、写 Compose 固化配置、挂持久化卷保存权重、按卡做隔离、开 OpenAI 兼容接口——全程不需要分布式集群。2026 年 8 月的私有化部署实践已经把这条路径规范成了标准动作,单机单卡或多卡...