另类数据的成本大头在「清洗与对齐」，模型只是一小段。
结论：文本 embedding 与情感模型推理量极大但模型小：多张 24GB 卡做批处理比单张大卡更划算；训练侧按模型规模配 48–80GB。
数据清洗、去重、时间对齐是 CPU 与存储负载，常占总成本一半以上。
链路是「数据采集 → 清洗去重 → 时间对齐与实体识别 → embedding/情感 → 因子构造 → 入库」。GPU 在embedding 与模型推理，以及训练微调。
第二段是历史回填：一次性处理几年历史数据需要大规模批处理，这部分算力需求远高于日常增量。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 清洗与去重 | CPU + IO | — | CPU、存储 | 占成本大头 |
| Embedding / 情感推理 | 推理吞吐 | FP16/INT8 | Tensor Core、批处理 | 量大、模型小 |
| 模型微调 | 算力 + 显存 | FP16/FP32 | 显存容量 | 48–80GB |
| 因子落地与回测 | CPU/GPU | FP32 | CPU、算力 | 与回测平台共用 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB，批量 embedding 推理主力。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，模型微调与推理。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，大模型微调与历史回填。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，共享推理节点。 |
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Embedding 与情感推理量大但模型小，多张 24GB 卡做批处理更划算；微调才需要 48–80GB。
差一个数量级。回填要处理数年全量数据，建议临时扩算力而不是常备。
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