知识栏目
配置方案
将业务目标拆成训练、推理、AIGC、科研和行业场景的可执行配置约束。
AI 训练方案
训练集群扩容前怎样判断瓶颈是否在 GPU
AI 训练方案：拆分计算、通信、存储和数据准备时间；比较不同批量与卡数的变化；只有 GPU 阶段饱和时才优先加卡。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AIGC 绘图方案
AIGC 绘图工作流的显存与存储怎么规划
AIGC 绘图方案：分开估算模型、插件和中间结果；识别高分辨率与批量任务峰值；为模型版本和素材建立生命周期规则。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AIGC 绘图方案
多人共享 AIGC 节点需要哪些隔离措施
AIGC 绘图方案：按用户隔离任务、文件与凭据；设置队列、配额和超时；保留模型来源与生成记录的审计信息。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 训练方案
AI 训练方案：边界判断：哪些场景适用，哪些场景需要换方案
AI 训练方案：按模型、数据和训练节奏规划算力。；先识别任务持续时间与资源峰值；列出不适用条件和降级路径；用小规模实验确认边界而非依赖猜测。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。
AI 训练方案
AI 训练方案：容量规划：怎样为增长留出合理余量
AI 训练方案：按模型、数据和训练节奏规划算力。；从当前工作集和增长率出发；分别规划计算、内存、存储与网络；通过阶段扩容避免把所有不确定性变成一次性堆料。本文提供可执行的判断顺序、验证步骤和风险边界。