在人工智能技术爆发式增长的今天，GPU（图形处理器）作为大模型训练、推理及高性能计算的核心算力底座，已成为企业数字化转型的“战略资源”。然而，面对英伟达H系列、A系列等高端GPU的高昂采购成本、复杂的技术运维需求，以及不同场景下对算力类型（如训练/推理/边缘计算）、地域分布（本地/云端/混合部署）的差异化要求，越来越多企业陷入“买不起、管不好、用不高效”的算力困境。
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