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售前选型
采购前的选型问题先在这里回答：卡怎么选、显存够不够、能不能先跑一轮 POC。这几篇文档给出可以直接对照的规格、配置表与流程，而不是产品介绍。
01行业方案智学 AiEdu-Lab
《高校 / 科研院所 AI 实验室算力平台建设与共享方案》
高校与科研院所自建共享算力平台，容易在教学配额、科研弹性与预算核算之间失衡；本文给出多租户配额、课程实训与计费分层的设计要点，并提出分三期推进的实施节奏。
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02算力选型智算 GPUCloud
AI 大模型训练与推理场景下的 GPU 算力资源对比选型表
同样预算该选哪张卡，只看算力数字往往选错；本文从显存容量与带宽、计算精度、卡间互联和能耗四个维度对比常见卡型，并给出 7B 到 70B 模型各自的显存门槛参考。
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03算力选型智算 GPUCloud
《主流大模型微调与推理算力选型与配置表》
选卡前不估算显存与并发，很容易买大了浪费、买小了跑不动；本文按 7B 到 70B 模型给出推理与微调的显存区间，并说明训练看卡间互联带宽、推理看单卡吞吐的取舍。
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04测试申请智算 GPUCloud
《企业级算力 POC 测试申请流程与测试节点分配规则》
正式采购前想先跑一轮真实负载，却常因目标模糊而测不出结论；本文给出 POC 的基线指标、数据集与周期设定方法，以及申请流程、测试节点独占分配与环境数据回收规则。
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