GPU 服务器的显存、CPU、内存和 NVMe 怎么选？

显存是第一道门槛，但不是完整配置。先确认模型大小、精度、并发、上下文长度和数据规模，再判断 GPU 数量、CPU、系统内存、NVMe、带宽和运行时。

多 GPU 应写成“每张卡显存 × 卡数 = 总显存”，但总显存不一定会自动变成一个连续的内存池，软件并行和模型切分仍然重要。训练、推理、渲染和科研对带宽、互联、磁盘和系统内存的侧重点不同。

配置器中的参数只代表提交需求；最终以当前产品事实、库存和确认订单为准。付款前如果有特定 CUDA、ROCm、Docker、Jupyter、端口或镜像要求，应提前写进配置备注。