本文系统给出测试人工智能算力的可操作方法：以真实训练与推理负载为基准，统一批大小与精度，联测吞吐、时延、精度与能效，并保证环境可复现与可审计；结合MLPerf与自定义业务基准，覆盖系统级、模型级与算子级测试；在分布式、云与边缘场景下衡量伸缩与合规差异，最终将结果转化为混合精度、量化、图优化与数据管线等优化路径，形成可持续的算力评估与监控闭环。

在硬件上接入大模型需要从需求与负载画像出发，进行算力与内存容量规划，据此选用合适的 GPU/NPU/CPU 与高速互联，并配套推理框架与编译优化；以边缘、私有云、公有云三种形态建立分层架构，结合量化、裁剪、蒸馏与批处理、KV Cache 等优化手段实现低时延与高吞吐；同时通过分层存储与缓存、统一推理 API、服务网格与可观测性，保障弹性扩缩与稳定性；在安全与合规上采用加密、最小权限与审计策略，利用本地化部署强化合规可控性；最终构建从模型仓库到加速器池的闭环系统，以混合多云与边端协同为趋势，持续优化能效与成本。

本文系统阐释GPU如何承载与加速大模型：通过将Transformer等张量计算映射到并行线程与Tensor Core，配合混合精度、算子融合与注意力优化提升吞吐与能效；在显存与带宽方面，以KV Cache工程、激活检查点与分片策略平衡性能与容量；训练侧结合AMP、ZeRO与通信重叠实现可扩展；推理侧以量化、动态批次与分页缓存降低TTFT与成本；部署上综合云与本地方案与合规优势；以明确的吞吐、延迟与能效指标进行TCO评估，并预测FP8、HBM3e与更快互联将推动未来演进。

选择大模型训练显卡应以模型规模与训练方式为起点，优先匹配显存容量与内存带宽、互连拓扑与生态兼容，再综合预算与能耗进行取舍。小规模微调与QLoRA可用高端消费级卡提升性价比；中型模型建议采用具有更大显存和稳定驱动的专业卡；超大模型需HBM与NVLink/NVSwitch并配高带宽网络。在国内合规与数据主权场景，可选择国产加速器并评估生态适配与服务支持。通过PoC验证、Perf/W与TCO核算，将硬件优势转化为稳定产能与可控交付周期。