选算力之前，先看清你的业务需要什么

先描述任务，再选择资源

采购算力时，可以先把问题拆成训练、微调、推理或图形渲染。记录模型、数据规模、并发目标、响应时延和预计运行周期，比直接询问某一型号的最低价更有助于获得可比较的方案。

配置需要放在一起看

显存容量、计算精度、GPU 互联、CPU 和内存、数据存储及网络，都会影响工作负载的实际表现。同型号 GPU 也可能对应不同显存与硬件形态。提交需求时应要求供应商明确完整规格。

用实际任务验证

将一个具有代表性的任务作为验证样例，约定数据集、框架版本、输入规模、精度与运行时长。比较任务完成时间、稳定性和端到端费用，并记录测试条件。单个硬件参数不能替代工作负载验证。

把交付条件写进需求

说明资源地域、卡数、预计租期、交付时间、数据迁移方式、故障处理与退出安排。对于多机任务，还应核对网络拓扑、互联方式和通信测试结果。

一份可直接使用的需求清单

业务用途：训练 / 微调 / 推理 / 渲染。
软件环境：框架、模型和依赖版本。
资源范围：GPU 型号或性能需求、卡数、显存与网络。
交付条件：地域、租期、起始时间与预算口径。
验收方式：代表性任务、性能目标和稳定性要求。

这份清单用于启动沟通，最终配置仍需要结合真实工作负载与供应商交付能力确定。