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多 GPU 与单 GPU 扩展经济学
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能多 GPU 与单 GPU 扩展经济学：2026 年 AI 团队指南
简介 - 为什么规模经济比以往任何时候都更加重要
现代人工智能的繁荣由一件事驱动：计算。无论您是为边缘部署微调视觉模型，还是在云中运行大型语言模型 (LLM)，您提供价值的能力都取决于 GPU 周期的访问和扩展的经济性。 2026 年，形势就像一场军备竞赛。分析师预计，2025 年至 2028 年间，高带宽内存 (HBM) 市场将增长两倍。数据中心 GPU 的交付周期将超过六个月。与此同时，成本无处不在——从未充分利用的卡到网络出口费用和合规开销。
这篇文章并不是又一篇肤浅的列表文章。相反，它通过炒作来解释为什么 GPU 成本随着 AI 产品规模的扩大而激增、如何在单 GPU 设置和多 GPU 设置之间做出决定，以及替代硬件何时有意义。我们将介绍原创框架——GPU 经济学堆栈和规模正确决策树——帮助您的团队做出自信、财务上合理的决策。自始至终，我们自然地集成了 Clarifai 的计算编排和模型推理功能，展示了现代人工智能平台如何在不牺牲性能的情况下控制成本。
快速摘要
GPU 供应和定价动态 — 为什么 GPU 昂贵？
背景：稀缺性，而非投机
弹性和配给
专家见解
数据