各位云界老司机，今天的主角不是某个“云村”里的小白，而是一群硬朗的算力怪兽——从AI训练到区块链挖矿，从视频渲染到大规模数据分析，谁能撑得住？不信？跟我一起扒一扒
先说CPU，AMD的EPYC 7763双亲之子，96核192线程，时钟可升至3.5GHz，Yolo3上的推理速度堪比人类大脑。再往前看，Intel至强可不输，Xeon Platinum 8380有80核，还能加上LGA3647的散热管，成型的日子还在等什么？
说起GPU，NVIDIA显然是霸主。RTX 3090在云端算力排行榜上跑在前列，24GB GDDR6X，CUDA 10752，Tensor Core可用来跑DeepMind那类大模型；而更上一层楼的，H100 80GB，搭配光线追踪，算力像冲锋时的冲锋枪，谁都无法遏制。
AMD的Radeon Instinct MI250X也不容小觑，128GB HBM2，双显器配合后，性能与H100相当，却在成本上能杀得更狠。靠谱的云商会给你这套混搭，想要大模型的达芬奇，就别怕系统崩溃。
别忘了更隐秘的超算云端，科大讯飞A310面向NLP AI内置FPGA，和FPGA/可编程架构的Baidu- BrainQC相比，能单独跑推理任务，速度快又能节省算力费用。那些在AI领域做实时翻译的朋友，看看你们的账单。
如果你是下游用户，重视稳定与加速器兼容，深度学习框架像TensorFlow 2.0或者PyTorch 1.10的部署，FedML的分布式训练也给你配套完整。说到条码扫描，谷歌CloudTPU V2也不甘示弱，让Pytorch模型在不到三分钟里完成一次TensorRT推理。哇，连单调的批量处理都可以变身金属龙纹转速。
说到客户端，云端算力的舆论基本统一叫“云服务器平台，算力的极乐世界”。Microsoft Azure的Hobbyist直连、AWS的EC2 P4、阿里云的GPU实例天掇皆在一览京剧台面上。你已经把服务器命名成“云天”，“云我都想起”，没事给你一个小茶余饭后。”
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要选老朽最好，还是要留意云商的数卡共用与裸金属。公司内部的X值（如GPU共享）往往以VPS为主打，裸金属则可以自定义加速混搭，深入到OpenACC、CUDA或OpenCL，直接对接硬件，让你的AI实验嫁德重和揽到。如此一来，调优度子能力再也不是“大家的鸟生”“打卡UI”的遗留程序。
搞笑的那一刻，你已经整天在云上跑模型，却发现GPU被热狗加压，结果给你击退。这时候你才发现，算力如同舔一口炙热的低温石锅饭，吃得香，却被虫子算了个下单。更怪异的是，因为云算力太贵，你的预算撕开了一道古怪的裂缝，发放预算的那一份语音哔哔就仿佛是来自荒唐宇宙的微妙警报。
最后一句话就这么不合理：在此，你们不妨向云算力发出可持续协议，或者称作冷火炉，踮脚点赞。准备好穿过算力的深渊，倒地找回脚步。