CPU实例选型基础
选择服务器CPU需重点关注核心数量、主频性能和内存带宽。对于大模型推理场景，推荐采用20核心以上的Intel Xeon Silver/Gold系列处理器，主频建议≥2.3GHz以保障单任务处理效率。云服务器实例建议选择支持热变配的柔性算力规格，便于后期动态调整资源。
大模型推理硬件配置
典型的大模型推理服务器应包含以下组件：
- CPU：双路Intel Xeon Platinum 8352V（36核/2.1GHz）支持并行计算
- 内存：512GB DDR4 ECC内存满足模型加载需求
- 存储：1TB NVMe SSD系统盘+8TB SATA数据盘组合
- 加速组件：vLLM推理框架与xFT加速库提升推理效率
采购策略与优化建议
采购决策应遵循三级优化原则：
- 优先选择支持容器化部署的云服务方案
- 硬件配置保留20%冗余应对峰值负载
- 采用10Gbps以上网络接口保障数据传输
云服务配置方案
推荐采用预置加速环境的云主机镜像方案，典型配置包括：
| 应用场景 | CPU配置 | 内存容量 |
|---|---|---|
| 中小模型推理 | 8核3.0GHz | 64GB |
| 大模型训练 | 32核2.5GHz | 256GB |
服务器选型需平衡计算密度与扩展能力，推荐采用支持热迁移的云实例搭配分布式存储方案。对于AI推理场景，应优先选择集成加速框架的预配置环境，同时预留30%硬件资源余量应对模型迭代需求。
