先说结论是否浪费，要看你跑的是什么模型、同时有多少请求、上下文有多长。多半浪费的情况：跑 7B、13B、14B 这类中小模型，自己调试或只有少量并发。这时显存大量闲置，算力利用率也很低，换成 RTX 4090（24GB）或 L40S（48GB）通常就够用，每小时租金也明显更低。值得用的情况：单卡跑 70B 级别的 INT4 或 AWQ 量化模型，要做大...
先说结论。48GB 显存单卡（RTX 6000 Ada、L40/L40S、A6000、A40 这一档）的能力边界如下。推理：最大能跑 70B 级模型的 4-bit 量化版，前提是单用户或小并发、上下文在 4K~8K 左右。想留出更多余量，可以选 32B/34B 的 8-bit 版，或 14B 的 FP16/BF16 原精度版。微调：极限是 70B 的 ...
先说结论：单卡装得下、请求多、能用 FP8 的推理，优先选 L40S；单路对话要求快、上下文很长、模型大到必须多卡张量并行的，优先选 A100（尤其是 80GB SXM 版）。 如果说不清自己的任务属于哪一类，可以用同一个镜像在两张卡上各跑一轮同样的请求，这比反复对照参数表更可靠。下面按你手上要跑的任务逐项判断。先用三个问题对一下自己的任务模型多大，打...
推理延迟高，先别急着换卡。建议先把延迟拆成两段：首字延迟（TTFT）和逐字延迟（TPOT，也叫 ITL）。首字慢通常出在预填充阶段，原因多是 prompt 太长，或者请求在排队。出字卡顿通常出在解码阶段，常见原因是显存带宽不够，或者正在生成的请求被新请求打断。这两类问题的瓶颈不同，处理方法也不同，搞错方向时调参往往没有效果。下面按排查顺序展开：先测，再...
先说结论：请求并发高、模型能放进单卡（7B/13B，或 FP8 量化后的 30B 级），并且推理框架能开启 FP8 时，L40S 的每百万 Token 成本通常更低。并发低、要求逐字输出快、上下文很长，或者要把 70B 以上未量化模型切到多张卡上跑，A100 80GB 更合适，多卡时最好选 SXM 版本。两张卡的优势对应的是推理过程中的不同阶段。弄清楚...
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