k8spod间带宽iperf？ k8s service ip 与 pod ip？

如何搭建一个算力平台

通过TGX显卡扩展坞，你可以轻松地将高端显卡连接到笔记本上，从而搭建起一个强大且实用的本地AI算力平台。这一方案不仅性能强劲、散热良好、噪音低，而且应用场景广泛，可以满足你在学习、工作和生活中的多种需求。未来，随着AI技术的不断发展，这一算力平台的应用场景将会更加丰富和多样。

搭建一个算力平台的成本因规模、硬件选型、技术方案及区域条件差异显著，整体投入范围从数百万元到数十亿元不等。具体成本需结合以下因素综合评估：不同规模算力平台的典型成本1000P算力平台整体投入达数十亿人民币级别，其中硬件成本占比最高（60%-70%）。

软件与授权费用 基础框架：国产AI框架（如MindSpore）通常开源，但定制开发需额外投入。 工具链：模型训练/推理工具授权费约10万-200万元/年。运维与能耗 电力消耗：100PFlops算力平台年电费约300万-800万元。 冷却系统：液冷方案比风冷贵30%-50%，但长期更节能。

其他方案参考modelScope平台：提供模型训练平台配置与使用指南，但未详细说明搭建流程，适合快速上手但缺乏深度定制。AI工作台快速搭建：聚焦主流大模型畅用，但缺乏具体技术细节，适合非技术用户初步探索。