1. 研究不同 AI 算力在各类场景下的训练速度、推理延迟、能效比与成本效益，对比国产化与国际主流算力优劣，分析算力优化方案效果，测算算力方案 TCO 总拥有成本，为企业 AI 基础设施选型提供数据与经济性支撑。 2. 调研主流 GPU 服务器硬件参数、软件生态、散热及功耗设计，整理产品性能对比数据，搭建企业算力数据库；跟踪硬件迭代趋势，结合模型规模、训练及推理需求筛选最优算力方案，撰写选型评估报告，支撑技术落地与采购工作。 3. 对接 GPU 厂商及云服务供应商，收集最新产品资料与测试数据，参与产品评测及 POC 验证，评估实际落地性能；配合商务开展采购谈判，输出技术选型建议，跟踪行业政策与全球算力市场动态，撰写行业分析报告，支撑企业算力战略规划。 4. 参与算力基准测试、能效测试等性能评测工作，输出有效测试数据；协助优化 AI 训练推理环境，完成 CUDA 优化、分布式训练、推理加速等技术优化工作。