CPU

GPU型号选择最容易犯的错，是拿算力表比价。显存容量与带宽、卡间互联、精度与软件生态这三项，往往更早决定一套卡能不能跑起来、跑得值不值。

电费单上那行数字，比机柜里多塞几台机器更能说明问题。算力中心的PUE到底是啥意思？简单讲就是总用电里有多少真喂给了芯片，其余耗在散热和配电上，比值越低越省。

看标书最容易踩的坑，是把PUE当唯一评分项。液冷改造招标真正该比的，是口径统一的全生命周期造价，设备、施工、停机损失都得算进去。

换到支持gpu的云主机后训练时间明显缩短，但驱动、显存、IO任何一处没配对，钱花了速度还是上不去——这篇聊聊踩过的坑和选型时该看的指标。

PUE数字好看就代表省钱吗？液冷解决方案的账本比这个比值长得多，设备折旧、冷却液耗材、管路改造和运维培训都得算进去，聊聊哪些情况下这套方案才算真回本。

手机GPU渲染卡不卡，多半不在芯片本身，而在三个设置有没有配对：渲染模式、分辨率缩放、后台限制。调对了，同样的机器画面能顺不少。

买云主机时最容易踩的坑，就是只盯着核数下单。云主机cpu选择要看主频口径、共享还是独享、以及你的程序吃单核还是吃多核，参数表上的数字不等于实际速度。

gpu云主机租用最容易踩的坑，是把显卡型号当成唯一指标。显存、CPU配比、磁盘IO、计费方式这几样不匹配，卡再好也跑不出活，下面按实际用起来的体感聊聊怎么挑。

申请资源要写配置、排查性能要报配置、写文档要记配置……别去翻购买记录，Linux里几条命令就把CPU、内存、磁盘、系统版本全查出来。

服务器的CPU负责执行指令和处理数据，内存则用于暂时存储数据和程序。二者搭配需考虑应用需求、预算等因素。