在线 ROI 测算器
推理存储加速的账怎么算？拖动滑杆按你的集群规模与负载画像实时测算。 模型与 mingxin/accel_value.py 同源（等效卡数 = 吞吐提升 × 冷恢复占比 × 卡数），每个参数注明实测/估算口径， 任何第三方可对照复现。
你的集群参数
配比自动按「每台 FX100 服务 8 节点」实测锚计算：8 节点（64 卡） → 1 台阵列，存储投入 ¥371,200（≈$51,556）。
你的情景结果
6.7
等效释放 GPU 卡数
（uplift × 冷占比 × 卡数）
（uplift × 冷占比 × 卡数）
$80,640
等效算力价值
（按 MI308X $12,000/卡）
（按 MI308X $12,000/卡）
1.56×
对存储投入的价值倍数
（等效算力价值 ÷ 阵列投入）
（等效算力价值 ÷ 阵列投入）
保守 / 中值 / 上界 三情景（同一规模）
| 情景 | 吞吐提升 | 冷占比 | 等效卡数 | 等效价值 | 价值倍数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 保守 | +29% | 10% | 1.9 | $22,272 | 0.43× |
| 中值 | +35% | 30% | 6.7 | $80,640 | 1.56× |
| 上界 | +40% | 50% | 12.8 | $153,600 | 2.98× |
吞吐提升为实测口径（R2/R3，480B·MI308X·生产形态）；冷恢复占比为估算口径（无公开统计， 列入试点实测回填项）。结果为中值情景参考值，不构成收益承诺。
容量账：$/GB 对比
MI308X 整卡口径 $62.5/GB（$12,000 ÷ 192GB）vs FX100 满配 $0.273/GB（188,744 GB）——比值约 228.8×。
诚实声明：显存与全闪带宽/延迟差多个数量级、不可互换；本账只主张「温上下文承接」 （R5 显存效益方法论）。
集群账：128 卡试点（联测规模）
16 节点 GPU 投入 ¥25,600,000，8 台阵列投入 ¥2,969,600——存储仅占 GPU 投入的 11.6%，换取全集群 +30% 有效吞吐（主线保守锚）。
完整 TCO 模型（网络/供电/折旧/Monte Carlo 敏感性）NDA 后 Python 可复现。
本站内容为商务合作信息展示，不构成投资要约或任何收益承诺。实测数据均出自签字级/正式版测试报告（见证据库）；厂商口径、公开口径、估算口径均如实标注。