随着 AI 大模型从实验研发全面迈入生产环境落地阶段，企业对算力资源的需求发生了根本性转变。过去，模型训练主导了数据中心的 GPU 需求，算力采购核心指标是极致的浮点运算性能（TFLOPS）；而在当下，模型常态化推理与高频微调成为主要算力开支，显存容量（VRAM）与显存带宽（Memory Bandwidth）逐渐成为决定服务响应延迟与并发吞吐的关键瓶颈...
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