AI算力小知识

高校师生如何在算力云平台上理性租用 GPU。分析 RTX 3090、RTX 4090、A100 在课程作业、毕设、小论文和大模型科研中的适配场景与取舍；同时结合各种算力云平台的选择，给出建议。

讲解了 CPU 与 GPU 在神经网络计算中的差异。通过分析串行与并行执行模型，解释了 GPU 在大规模矩阵运算中的性能优势，并结合 CUDA 编程流程，说明 GPU 加速的实际实现方式。

进入2026年，英伟达的RTX 3090显卡在算力云平台的GPU租赁市场到底现状如何？本文从大模型推理、文生图、模型微调及多卡 NVLink 等场景阐述3090显卡在AI应用领域的价值及适用场景。

大显存和更强的算力，到底哪个更重要？ 这是一个在 AI 绘图和视频生成圈子里，被反复讨论的问题。这一期测试，正是围绕这个核心对比 5090 32GB 和 4090 48GB在ComfyUI的使用情况。

随着AI的迅猛发展，现在算力变成了紧俏的资源，而市面上显卡的价格举高不下，GPU资源昂贵，尤其是像RTX 4090或A100这种高性能卡，对于大多数学生、个人开发者或初创小团队来说，直接购买成本太高。

测试下英伟达这款最新的消费级旗舰和上一代RTX 4090在模型训练场景下性能差异多大？ 基于Pytorch框架来训练ResNet-50模型，使用CIFAR-10数据集进行测试对比。

最新版ComfyUI的预置模板里面已经包含了多个Wan2.2模型的应用，这里基于ComfyUI的预置工作流模板来测试Wan2.2的模型在3090和4090两张显卡下文生视频的效率。

使用`vLLM`测试下大模型并发推理场景下3090和4090两张显卡的性能表现，看下4090是否在高并发场景下具备更高的扩展性。

Ollama和vLLM是目前最常见的两个大模型部署工具，在部署大模型推理服务的时候，对应的场景下如何选择，用于平衡部署的成本和推理的性能？这里用3090显卡实测Ollama和vLLM的推理性能对比