AI实践：硬件基础与选择指南🔧
在AI模型训练与推理过程中，硬件配置是决定性能的关键因素。以下是常见硬件类型及选择建议：
1. 计算核心🧠
- GPU（图形处理器）：适合深度学习任务，如NVIDIA Tesla V100或A100系列
- TPU（张量处理单元）：谷歌专为机器学习优化，适合大规模分布式训练
- AI专用芯片：如寒武纪MLU系列或华为昇腾，提供更高能效比
2. 存储与加速💾
- 高速SSD：推荐NVMe协议固态硬盘，如三星970 EVO Plus
- 分布式存储：使用Hadoop/HDFS或云存储方案（如阿里云OSS）
- TPU Pods：谷歌的集群式加速器，适合超大规模AI训练任务
3. 网络设备🌐
- 高速交换机：支持100Gbps带宽，如Cisco Nexus 9000系列
- 网络优化：通过RDMA技术降低数据传输延迟
4. 硬件选型建议💡
- 根据任务规模选择：小规模实验 → GPU；大规模生产 → TPU或AI芯片
- 硬件与框架适配：NVIDIA GPU适配PyTorch/CUDA，TPU适配TensorFlow
- 成本与性能平衡：优先考虑性价比高的解决方案