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AI chip selection recommendations and comparisons for different scenarios

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高校实验室算力配置指南:30 万预算能买到什么

· 4 min read
Industry Research Team

高校实验室的算力采购和企业不同:预算一次性、使用人多为研究生、负载高度突发(开学季与论文季爆满、寒暑假空转)。30 万元怎么花,取决于实验室做什么方向。

一、先明确:你的算力需求画像​

实验室负载的典型分布:课程实验和小模型跑通(7B 以下微调、经典视觉模型训练)占请求量的大头;硕士论文实验(7B 至 34B 微调、目标检测、扩散模型)是中等需求;博士课题与预训练尝试(70B 级、多模态)是小概率但高算力的长尾。用这个画像对齐预算,30 万元大致有四个花法。

方案配置明细总价区间可支撑规模
A. 经典多卡工作站4 卡 RTX 4090 24GB 工作站12 万至 18 万元8 至 12 名学生的日常实验,7B QLoRA 与 CV 训练流畅
B. 消费旗舰小集群2 台双卡 5090 主机(4 卡 32GB)14 万至 22 万元显存翻倍,可跑 34B QLoRA、多模态实验
C. 专业卡单机二手 8 卡 A800 80GB 或 4 卡 A10060 万以上(超出)/二手 4 卡约 25 万至 35 万元70B QLoRA 单卡可行,大模型方向博士课题
D. 自建加租赁组合2 至 3 卡 4090 自建,其余向云租赁自建 8 万至 12 万元,租赁按用量峰值弹性大,适合人数多、方向分散的大组

方案 C 需要说明:全新 8 卡 A800 或 HGX H100 整机在 60 万至 240 万元区间,超出 30 万预算;二手 4 卡 A100 80GB 服务器是唯一能挤进预算的 HBM 路线,约 25 万至 35 万元,但需接受无原厂保修的风险。

二、按研究方向的对号入座​

视觉与多模态方向:训练目标检测、分割、扩散模型,单卡 24GB 是舒适线,方案 A 或 B。扩散模型训练建议优先 5090(32GB),长分辨率训练的显存余量明显更好。

NLP 与大模型方向:以微调为主,方案 A 加云租赁的组合最务实——7B 至 13B 的 QLoRA 本地跑,70B 级实验用云上 A100 或 H100 按需租(单卡时租约 10 至 35 元),一次 70B QLoRA 实验的租赁成本通常仅数百元。

AI for Science(分子模拟、材料、生物):这类负载常需要双精度或大内存,消费卡的双精度性能很弱,二手 A100 或 A800 是正确方向,预算不足时优先申请校级或国家级算力平台配额。

边缘智能与嵌入式方向:30 万可以配得很豪华——10 套 Jetson Orin 边缘套件(每套约 2,000 至 6,000 元)加一台 4 卡 4090 训练机,形成"云端训练、边缘部署"的完整教学科研闭环。

三、采购流程里的三个坑​

1. 招标参数被反向定制。 实验室设备常走政府采购流程,写参数时要写性能指标(显存容量、带宽、FP16 算力)而不是品牌型号,避免投标方用参数瑕疵废标重来,周期拖一学期。

2. 电费与机房没提前谈。 4 卡 4090 满载约 1.6kW,8 卡机超过 4kW,很多院系机房电路按老标准建设,装机前先和楼宇管处确认功率上限与空调能力,否则机器到了点不亮。

3. 忘了摊销管理成本。 实验室集群需要有人做管理员:账号分配、队列调度(Slurm)、硬盘清理。建议预留预算购置 NAS(约 2 万至 4 万元)并安排学生轮值制度,否则半年后就是"谁的实验占着卡不撒手"的罗生门。

四、结尾建议​

给大多数实验室的默认答案是方案 A 起步、租赁补峰:12 万至 18 万元落地 4 卡 4090 工作站,覆盖组内八成的日常实验;剩余预算一部分买 NAS 与 UPS,一部分作为年度云租赁经费。等负载曲线稳定跑满半年后,再决定是否升级到 80GB 专业卡。高校算力采购最怕一步到位的执念——硬件摩尔节奏下,分两次各买一半,永远比一次买满更划算。

AI Accelerator Selection Guide 2025: From Training to Inference — How to Choose the Best Chip?

· 5 min read
Industry Research Team

In 2025, the AI accelerator market has become unprecedentedly rich. From NVIDIA's Blackwell to Huawei Ascend 910B, from Google TPU v6 to Groq LPU, developers face more choices than ever before.

But this is both a blessing and a challenge — picking the wrong card means either wasting money or falling short on performance.

This article helps you sort out the selection logic starting from actual workloads.