组合优化多数是「求解器的事」，GPU 只在特定并行结构上有用。
结论：标准二次规划（QP）多由商业求解器在 CPU 上完成，GPU 帮助有限；大规模情景模拟、启发式搜索、蒙特卡洛型优化才真正吃 GPU。
先确认求解器是否支持 GPU，再决定是否配卡。
链路是「收益与风险估计 → 约束建模 → 优化求解 → 组合构建 → 回测验证」。GPU 在风险估计与情景模拟（协方差、模拟路径），不在核心求解器。
第二段是鲁棒/随机优化：需要生成大量情景并反复求解，这部分可以用 GPU 并行化。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 风险模型估计 | 算力 | FP64/FP32 | 算力、显存 | 协方差与因子模型 |
| 情景生成 | 算力 | FP32 | 算力 | 蒙特卡洛并行 |
| QP 求解 | CPU（求解器） | FP64 | 单核/多核、内存 | GPU 支持有限 |
| 回测验证 | CPU/GPU | FP32 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB + FP64，情景模拟与风险估计。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，中等规模模拟。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，开发与回测。 |
| H100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 51.22 TFLOPS | 350 W | HBM3，大规模情景并行。 |
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标准 QP 求解多在 CPU；大规模情景模拟与启发式搜索才明显受益。先做耗时分解再决定。
部分商业求解器支持特定模块的 GPU 加速，需按版本与求解类型确认。
风险模型估计与情景生成，尤其在高频再平衡与大规模组合下。
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