在这个算力可以像外卖一样随叫随到的时代，我完成了一次堪称魔幻的AI开发体验——坐在西北烧烤摊的塑料凳上，就着羊肉串的烟火气，用手机租用隔壁数据中心的边缘算力，完成了自动驾驶模型的训练任务。本文将带您走进这场"算力与孜然齐飞"的科技奇遇，看边缘计算如何让AI开发从"高冷实验室"走向"市井烟火地"。

在AI项目开发中，GPU的选择直接影响模型训练效率和推理性能。本文将从架构特性、性能参数到应用场景，为您解析如何根据项目需求在A100与H100等主流GPU中做出最优选择。

在AI大模型训练中，算力精度的选择直接影响训练效率、资源消耗和模型性能。从FP64到INT8，不同精度通过权衡计算速度、显存占用与数值稳定性，为大模型训练提供多样化解决方案。以下是关键影响维度及优化策略：