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
阅读全文进入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
查看详情真正有效的横评方法，不是挑几句文案做盲测，而是按完整业务链路打分：术语一致性、上下文理解、多语种覆盖、工作流接入能力、可控性与风险管理。术语一致性看同一
查看详情真正开工前，最关键的不是先买GPU，而是把业务需求翻译成容量指标。先盘点渲染引擎与软件栈：使用CPU渲染还是GPU渲染、是否混合；DCC链路是以某款三维
查看详情真正有效的横评方法，不是挑几句文案做盲测，而是按完整业务链路打分：术语一致性、上下文理解、多语种覆盖、工作流接入能力、可控性与风险管理。术语一致性看同一
查看详情
