本文提出以“需求—选型—互联—软件栈—并行—服务—成本”七步构建大模型显卡平台的方法论，强调根据训练与推理差异化目标，优先匹配显存、互联与网络拓扑，在CUDA/ROCm与容器化环境中固化驱动与库栈，结合FSDP/ZeRO、连续批处理与量化实现高吞吐与稳定SLA；通过拓扑感知调度、分层存储与全链路观测确保线性扩展与可运维，并以TCO与能效指标持续优化。文中对国外与国产加速生态作中性对比，指出未来将沿高带宽HBM与FP8、800G网络与内存池化、液冷与低PUE三条主线演进。