哪些需求适合先咨询
- 旧显卡利旧：按准确 GPU 型号、显存、卡型与主机配置判断用途，区分显存不足、计算能力和驱动支持问题。
- Ubuntu 基础环境：核对系统版本、内核、驱动分支、CUDA 与框架依赖；为变更保留可回退配置。
- AI 应用改造：梳理本地模型推理、知识库问答或其他业务流程，核对模型许可、数据范围、接口、并发和验收任务。
- 从验证到部署：在实际输入与并发条件下测量响应、资源使用和稳定性，再确定硬件和运维方案。
实施前先确认这些信息
- GPU 准确型号与显存、服务器或工作站配置
- 模型名称、推理/训练目标、数据规模与并发要求
- 现有系统、驱动报错、预算及允许的数据处理范围
交付时核对什么
先用代表性模型验证现有硬件，再决定利旧、补卡或采购整机。先确认项目范围、实施窗口、费用和验收条件，再安排采购或操作；具体版本、兼容性和支持权益逐项核对。
常见问题
AI 都必须用 Ubuntu 吗？
Ubuntu 可作为常见的优先评估环境，实际仍需核对 GPU、驱动、框架和应用厂商支持；不预设所有硬件和模型都兼容。
显卡多了，显存就能直接相加吗？
多卡能否共同承载模型取决于框架、模型划分、互联和软件配置，不能把标称显存简单相加当作可用单卡显存。
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