一、明确需求场景
1. 训练与推理区分
训练任务：需高性能GPU（如NVIDIA H100/A100）、大内存（128GB以上）及高速存储（NVMe SSD），适合大规模模型开发。
推理任务：可选用中端GPU（如RTX 4090）或高性能CPU（如Intel Xeon Gold），内存建议32GB-64GB，适用于实时性要求较高的应用（如医疗影像分析、智能客服）。
边缘计算：若涉及工厂质检或物联网设备，推荐NVIDIA Jetson AGX等微型服务器，功耗低且支持实时处理。
2. 模型规模匹配
小模型（如1B参数）：入门级配置（4核CPU+8GB内存）即可运行。
中大型模型（如70B参数）：需多卡GPU（如2×NVIDIA 4090）或专用服务器（如浪潮NF5688G7），显存需覆盖模型参数的2倍以上。
二、本地化资源利用
1. 合肥云服务器选项
合肥电信C2区提供弹性云主机，支持快速开通，配置从2核4GB到16核64GB可选，适合中小规模AI推理，月费148元起。
裸金属服务器适合高性能计算需求，提供硬件级控制权，避免虚拟化开销，但需较高初期投入。
2. 成本优化方案
云服务按需付费：阿里云ECS gn7i实例（A100 GPU）按小时计费，适合短期项目测试。
一体机部署：DeepGeek R1系列（2.9万起）支持本地化部署70B模型，适合预算有限的中小企业。
三、硬件配置核心要素
1. GPU选型
超大规模训练：H100集群显存池化技术最优。
性价比推理：H20或国产昇腾910B芯片（华为Atlas 800）能效比突出。
2. 存储与网络
存储：NVMe SSD加速数据读取，训练场景需RAID 5/6保障可靠性。
网络：分布式训练建议25Gbps以上InfiniBand，本地部署可选万兆以太网。
四、本地服务与扩展性
1. 合肥供应商支持
朝暮数据等本地服务商提供运维保障，BGP网络优化访问速度，适合对延迟敏感的业务。
可扩展性：优先选择支持PCIe 5.0和Kubernetes编排的服务器，便于未来升级。
2. 备份与容灾
采用全量+增量备份策略，结合云存储（如阿里云OSS）或本地RAID，确保数据安全。
液冷技术（如浸没式）可降低高密度GPU服务器的PUE至1.15，适合长期运行。
合肥用户可根据实际需求选择云服务、裸金属或一体机方案，重点平衡算力、成本与扩展性。对于敏感数据或高并发场景，建议本地化部署搭配冗余设计；轻量级应用可优先考虑云服务器弹性资源。
