GPU 指南
獨立 GPU vs 共享 GPU：確認隔離、VRAM 與資源分配
共享 GPU 可能代表 time-slicing、partitioning/MIG 或其他機制；獨立 GPU 也要確認是否為完整卡分配。先查清隔離與可用 VRAM。
共享 GPU 可能代表 time-slicing、partitioning/MIG 或其他機制；獨立 GPU 也要確認是否為完整卡分配。先查清隔離與可用 VRAM。
獨立/共享的定義過於粗略，缺少 time-slicing、MIG 與完整卡分配差異
本頁依台灣繁體中文 SERP 的此查詢意圖補上這個決策缺口，並把供應商特定條件保留為下單前必須直接確認的項目。
下單前的實際驗證
用代表性的真實工作負載測試 VRAM、吞吐量、延遲、I/O 與瓶頸；價格、地點、SLA、計費、GPU 分配、頻寬與其他供應商條件需直接確認。
下單前確認
- 確認實際 GPU 分配方式與可用 VRAM。
- 確認 CPU、RAM、NVMe 與網路不會形成瓶頸。
- 確認驅動、CUDA、框架、容器與權限相容。
- 把運行時間、閒置、儲存與資料傳輸納入總成本。
- 價格、地點、SLA、計費與其他供應商特定條件必須直接確認。
用真實工作負載測試
以代表性工作負載測量 VRAM、運行時間、吞吐量、延遲與瓶頸。
常見問題
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依工作負載、VRAM、GPU 分配、軟體、儲存、網路與總成本比較方案。
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