本文解释了大模型并非“搭建显卡”，而是围绕GPU等加速器搭建训练与推理基础设施：依据参数规模与上下文长度匹配显存与带宽，选择SXM/PCIe形态与NVLink/高性能网络拓扑，构建兼容的CUDA/ROCm与NCCL软件栈，结合数据/张量/流水线并行与混合精度、量化等策略优化吞吐与时延，并在本地、云端或混合云中以监控与容量规划保障稳定与合规交付。

本文给出评估大模型计算量的系统方法：以FLOPs、参数量、训练Token、序列长度和显存为核心指标，分别构建训练与推理的近似公式，并用Profiler与基准负载在目标硬件上校准得到有效吞吐与利用率；随后把算力换算为时间、能耗与成本，形成容量规划与SLA基线。文中覆盖预填充与解码、KV缓存、量化/蒸馏/MoE等优化手段，提出可直接复用的清单与对比表，并在国内外加速器与云环境下给出合规可迁移的实践路径。最后结合行业报告强调以统一口径、实测校准与A/B回归实现长期可复现的评估与治理。

本文给出大模型硬件配置的可操作路线：以显存与带宽为核心，匹配高速互联与高吞吐存储，在功耗与TCO约束下做规模化设计。训练侧强调加速器显存、NVLink/InfiniBand与并行文件系统，推理与微调聚焦K/V Cache、量化与低尾延迟。通过分层存储与网络选型、功耗与散热规划、PoC到规模化三步实施，并结合MLPerf基准与FinOps治理进行成本评估，可在国产与海外生态中选出兼容性强、可持续演进的方案。