GPU 算力租赁
GPU 算力租赁怎么计费？
我们支持按需（按小时）、包月、包年和项目制四种方案。临时验证与压测适合按需；长期训练与推理服务适合包月/包年，单价更优；完整训练或交付项目可采用项目制，含资源规划与运维陪跑。
算力租赁和自建算力哪个更划算？
取决于负载稳定性。负载持续且长期存在时，自建摊薄成本更有优势；负载波动大或处于验证期，租赁能避免硬件闲置与一次性重投入。我们常建议客户先用租赁验证场景，再按稳定负载决定是否自建。
H200 和 H100 有什么区别？
两者都基于 Hopper 架构，H200 主要提升了显存容量与带宽（HBM3e），更适合超大模型训练与长上下文推理，能减少多卡切分带来的通信开销；H100 生态更成熟、交付更稳定，是很多训练项目的稳妥选择。
大模型训练需要多少算力？
训练算力随模型参数量与数据规模近似平方级增长。建议先用 H100/H200 做小规模验证，确认吞吐与收敛后，再按里程碑扩展集群规模。我们会在方案阶段给出清晰的算力与成本区间。
选型与技术
智算中心和数据中心有什么区别？
数据中心侧重通用存储与计算托管；智算中心以 AI 训练/推理负载为中心，强调 GPU 集群、高速互联、算力调度平台与配套运维，是面向人工智能任务的专用算力基础设施。
GPU 算力租赁需要什么配置？
核心看三项：模型规模决定显存需求，并发与批次决定卡数，训练还是推理决定对互联带宽的敏感度。我们把这些映射成具体 GPU 型号、数量与部署形态，再给出计费建议。
算力租赁平台怎么选？
重点看资源稳定性、型号覆盖、交付速度、计费灵活度与运维能力。对 data 敏感的企业还应关注是否支持私有化部署。建议先用小任务实测吞吐与中断率，再决定长期合作。
企业 AI 与部署
企业 AI 部署需要多少预算？
预算取决于场景范围与部署形态。轻量知识库/客服可从较小推理算力起步；涉及多部门工作流自动化则需结合训练与私有化推理。我们先做场景诊断，再给出分阶段的预算区间。
B200 GPU 性能怎么样？
B200 基于 Blackwell 架构，面向下一代训练与推理负载，在单位功耗下提供更高算力密度与能效，适合大规模训练与高吞吐推理。若当前生态以 Hopper 为主，可平滑过渡到 H200/H100。
私有化推理部署方案有哪些？
我们把模型与数据保留在企业内网，提供 GPU 推理资源规划、模型服务化、网关鉴权与系统集成支持，满足数据安全、权限隔离与业务连续性要求，并可结合弹性算力应对峰值流量。