在 AI 模型训练过程中，GPU 的选择直接影响训练速度、成本和最终效果。本文将从显存容量、算力密度、互联带宽和性价比四个维度，帮助您为不同规模的训练任务做出合理选型。
对于中小规模实验（如 7B 参数以下的微调），RTX 4090 或 A5000 级别显卡通常已足够，单卡 24GB 显存可配合梯度检查点与 LoRA 完成大部分任务。若需全参数微调或更大 batch size，建议考虑 A100 40GB 或 H100 80GB。
多卡训练时，NVLink 与 PCIe 拓扑同样关键：同节点内优先选择 NVLink 互联的 GPU 组合，可显著降低 all-reduce 通信开销。算力云享在实例详情中会标注主机 GPU 拓扑，便于您按集群规模下单。
最后，请结合预算与 SLA 需求：开发调试可选用按量计费的 spot 实例；长周期生产训练可预订包月资源以获得更稳定的价格。欢迎在控制台对比不同 SKU 的预估训练时长与费用。