链上数据是「解析重 + 存储大」：原始区块解析常比策略计算更耗资源。
结论：链上数据解析与索引是 CPU + 存储密集型；策略回测与模型训练用 GPU；实时策略链路与股票类似，关键路径以 CPU 为主。
数据留存策略要务实：全量链上数据体量巨大，按需保留而非全存。
链路是「节点/数据源 → 区块与交易解析 → 地址与资金流索引 → 因子构造 → 回测/实时策略」。GPU 在回测与模型；解析与入库是 CPU/IO。
第二段是7×24 市场：没有收盘窗口，系统要长期稳定运行，冗余设计比峰值算力更重要。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 区块解析与索引 | CPU + IO | — | CPU、NVMe | 解析重、存储大 |
| 因子与回测 | 算力 | FP32 | 算力、显存 | GPU 适合 |
| 实时策略 | CPU 为主 | — | 单核、网络 | 关键路径 CPU |
| 监控与风控 | 轻量 | — | CPU | 7×24 稳定性优先 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，回测与模型训练。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，研究平台。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，大模型与大规模回测。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，开发与小规模。 |
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全量数据体量极大且增长快。建议按需保留（关注地址/合约/时间窗），而不是全量囤积。
向量化与蒙特卡洛类回测 GPU 收益明显；事件驱动型回测先优化引擎。
冗余电源与网络、故障切换、远程运维，以及散热与机房的持续供电。
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