算力、数据、框架与存储的协同优化，比单纯堆砌硬件更能决定模型训练的效率和成本，很多团队在起步时把预算全砸在GPU上，却忽略了数据读取瓶颈、框架版本兼容和云资源弹性调度，导致显卡利用率常年低于60%，一个真正合理的深度学习配置，应当以实际业务场景为锚点，按“模型规模—数据吞吐—训练频率—推理延迟”四个维度反推硬件……
