先看训练实例,建议把成本拆成四层:算力本体、配套资源、调度效率、采购方式。算力本体是GPU型号与显存容量;配套资源是CPU、内存、本地盘和高性能存储吞吐
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查看详情进入2026年,推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力,模型覆盖广、框架支持成熟,适合多模型并行和快速上线;NPU
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