湖北佩特龙科技武汉算力服务器课堂：GPU、内存、存储，预算该怎么分

要点展开

误区一：GPU 越多越好。训练吃互联带宽，推理吃显存容量，盲目堆卡不如把钱花在 NVLink、高速网卡和并行存储上。

误区二：内存凑合。大模型加载数据集，内存不足时 GPU 在空转，卡再强也白搭。

误区三：存储只看容量。训练吞吐瓶颈常在存储读写，NVMe 和并行文件系统这块的钱不能省。

把业务负载发给我们，湖北佩特龙科技按真实瓶颈给配置建议，武汉地区支持上门勘察机房。

一个实用的分配参考：训练型集群，GPU 及互联约占六成，存储与网络合计两成半，其余留给机柜、配电与冗余；推理型业务，CPU、内存与存储的合计占比通常要过半。

比例是参考不是公式，最终要按负载压测结果微调。湖北佩特龙科技可提供压测服务，用数据定配置，武汉地区支持上门。