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NVIDIA A800 与 A100 深度对比：它们差在哪，又该怎么选？
本文对 NVIDIA A100 与 A800 进行了系统对比。从核心参数、通信带宽、NVLink 差异入手，分析两者在单卡计算与多卡并行场景下的真实性能差别，并结合科研与企业应用给出选型建议。结论是：A800 并非性能缩水，而是 NVLink 多卡通信能力受限，单卡、中小规模算力需求场景一样能打。
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GPU显卡资源，英伟达（NVIDIA）最新的H100、H200、B200以及普遍使用的RTX 4090、RTX 3090、A100等；算力基础设施、算力租赁与云服务，AI专用实例、算力集群服务、定价策略等；算力性能基准测试，性能排行榜，及一些在特定场景下最适合的GPU选型等。
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AI 大模型浪潮下，算力租赁为什么突然成了“香饽饽”
随着 AI 大模型快速发展，算力需求持续攀升，GPU 成为核心稀缺资源。在出口限制与供应不确定性加剧的背景下，算力租赁行业迎来爆发式增长。谁能稳定获取 GPU 资源，谁就掌握竞争主动权。本文从产业链、资本动向与政策工具等角度，梳理了当前算力租赁赛道的现实逻辑与发展趋势。
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大显存还是强核心？ComfyUI 工作流下的显卡性能真实对比
基于 ComfyUI 官方图生视频工作流，对 RTX 4090（24GB / 48GB）、RTX 5090 32GB 以及 RTX Pro 6000 96GB 进行了系统测试。结果显示，大显存在低分辨率下能有效弥补算力差距，而在高分辨率场景中，核心架构与显存带宽的优势开始主导性能表现。显存容量与核心性能并非对立，而是取决于具体工作流需求。
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花了高端 GPU 的钱，利用率却不到 30%：算力租赁的那些坑
很多团队在算力租赁上花了高端 GPU 的钱，却只跑出不到 30% 的利用率。问题往往不在模型，而在选型、计费方式和调度策略。本文结合真实案例，梳理了算力租赁中最常见的三个坑，并给出碎片化计费、动态扩容和任务优先级管理等实用优化方法，帮助团队显著提升 GPU 利用率并降低成本。
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国内主流AI算力租赁平台盘点：谁更适合你？
国内目前做AI算力租赁的平台非常多，大致可以分为两类：一类是互联网大厂的云服务，另一类是专注于AI算力的垂直租赁平台。怎么选择算力租赁平台？其实很简单，看你的需求，综合来说，晨涧云是个人或者初创团队最具性价比的算力租用选择。