18 个通用任务场景 + 6 个产业（72 个工序场景）：先给结论，再给型号清单和验收口径。
已经在做具体活了，从这里进：每个页面先给结论，再给型号清单与判断依据。
行业客户的真实问题不是「跑多大模型」，而是「我的工序能不能上、按什么口径验收、需要什么软件认证」。这一层按工序拆开，额外给出认证要求、精度口径与验收指标。
这个行业的选卡顺序永远是：先查认证清单，再算显存，最后才看算力。
制造业买 GPU 常犯的错：按「算力」买，却死在「节拍、环境、稳定性」上。
高校买 GPU，真正的难点不是买什么卡，是「怎么分、怎么验收、怎么让利用率上去」。
具身智能一条链路三段负载：仿真出数据、训练出模型、端侧跑推理——三段要的是三种不同的卡。
半导体里 GPU 不是一个岗位：仿真吃双精度、光刻吃吞吐、检测吃图像、回归吃 CPU 与内存。
这页回答「我这个活该配什么卡」，参数库回答「这张卡有什么」。每个场景里推荐的型号都是链到参数库的真实型号页，点进去能看到完整规格、替代型号与采购注意。
按任务找（跑 70B、推理并发、微调、漫剧、渲染等）适合先确定「要干什么活」的人；按行业找（ISV、制造业、高校、具身智能、半导体、量化）适合先确定「我在哪个行业、哪道工序」，后者会额外涉及软件认证、精度口径与验收指标。
可以。典型路径是先按行业定位工序（例如制造业的产线视觉质检），再回到任务页看通用的显存与算力测算法，两边交叉看最省事。
页面上给的是档位建议与判断依据，真实采购还要确认机箱形态、供电、存储与软件认证。可以提交需求让我们按你的实际负载出配置单与报价。
公开的厂商文档与行业资料、各软件的官方认证要求，以及常见工程实践。页面里给出了参考来源；涉及具体精度与节拍的部分，建议用你的真实数据做一次压测再定。
GPU 服务器与图形工作站整机（如 NF5468M7、NF5280 系列、NE5260G7、ThinkStation P3）、集群与存储、私有云与桌面云，以及上架调试、验收与售后。咨询热线 400-0755-816。
扫码关注
