本文提出以硬件、系统、软件、算法、能源与组织协同为主线的“有效算力”提升方法。通过高带宽内存与先进互连、拓扑感知调度、编译器与分布式优化、混合/低精度与稀疏化、能效与碳感知运维，以及算力产品化管理，在不增加或有限增加硬件投入下显著提升端到端吞吐、降低延迟与单位成本，并构建可持续的AI算力基座。

本文系统阐述人工智能如何通过算法压缩与混合精度、编译器与自动并行、异构硬件协同以及数据中心能耗与调度优化，显著提升单位能耗下的有效算力与集群利用率；并以国内外生态的中性对比与合规视角，提出可落地的实施路线与趋势预测，强调软硬协同与自动化闭环是未来算力增效的主旋律。

本文系统阐述了大模型训练显存占用的计算方法：将显存分解为模型状态（参数、梯度、优化器）、激活与注意力KV缓存、临时缓冲与碎片，并按数据类型和训练维度建立可量化公式；在FP16/BF16混合精度下，权重与激活可近似减半，但Adam的m/v与主FP32权重仍占大头。激活与KV缓存主要受批尺寸与序列长度影响，是显存的乘法放大器；ZeRO分片、张量并行、流水线并行与重计算可显著削减显存，并配合Offloading实现更大规模训练。文中以7B参数GPT示例给出逐项估算与场景对比，提出在线监测与Profile校准的工程方法，并预测在长上下文与多模态趋势下，显存管理将走向自适应调度与图级优化，使显存成为可度量、可优化的资源。

本文系统阐述在训练与推理中应用双显卡的可行路径与收益：围绕显存扩展与吞吐提升，通过数据并行、张量并行、流水线并行与ZeRO分片在两卡间切分参数与计算；结合NVLink/PCIe拓扑与NCCL通信实现低延迟同步；推理侧以权重分片、并行解码与KV缓存管理稳定P95时延；以PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM、ONNX Runtime等栈落地，并给出配置与监控建议；最后指出趋势将由更高带宽互连与更智能调度继续降低通信成本，双卡是面向合规与成本的务实起点。