1. 确定需求场景
选择虚拟GPU配置前，需明确应用场景：
- 机器学习训练需高浮点运算能力
- 图形渲染要求大显存带宽
- 轻量级应用可选择共享虚拟化方案
2. 核心参数分析
重点关注以下技术指标：
- CUDA核心数量
- 显存容量与类型
- 虚拟化技术兼容性
- 单精度浮点性能
3. 配置方案比较
| 型号 | 显存 | 适用场景 | 性价比指数 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA T4 | 16GB | 通用计算 | ★★★★ |
| A10G | 24GB | 图形渲染 | ★★★☆ |
| A100 | 40GB | AI训练 | ★★★ |
4. 预算优化策略
通过以下方式提升性价比：
- 采用分时租赁模式
- 混合部署不同规格实例
- 利用竞价实例降低成本
5. 常见误区避坑
避免以下错误决策：
- 盲目追求最新架构
- 忽视软件生态兼容性
- 未预留性能扩展空间
通过需求分析、参数对比和成本优化三个维度的综合评估，结合动态资源调度策略，可构建既满足性能要求又控制成本的虚拟GPU解决方案。
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