<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>硬件选型 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E9%80%89%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 硬件选型 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 07 Sep 2026 11:51:06 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E9%80%89%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型推理 GPU 选型：显存、带宽与性价比怎么权衡</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-07-gpu-selection-llm/</link><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 11:51:06 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-07-gpu-selection-llm/</guid><description>&lt;p>决定自建大模型推理服务后，第一个问题就是：买什么 GPU？用多少张？很多人只看算力指标，结果发现显存不够、模型放不下；或者买了高端卡，实际利用率却很低。&lt;strong>大模型推理对硬件的需求与传统深度学习训练不同，显存容量和显存带宽往往比峰值算力更关键。&lt;/strong> 理解这些指标的含义，才能做出性价比合理的选择。&lt;/p></description></item></channel></rss>