适用于小型AI模型训练或图形渲染，配置通常为1/8至1/4GPU共享核心，搭配2-4核CPU及8-16GB内存。例如：

　　面向中型数据处理或复杂模型训练，推荐1/2至1颗独立GPU，显存24-80GB，搭配6-12核CPU。例如：

　　NVIDIAA40全卡方案：月付1,339.20美元，支持多任务并行计算，适用于高密度渲染。

　　NVIDIAA16八卡集群：年付约2.9万美元，支持48核与496GB内存，适用于金融建模与基因分析。

　　成本优化建议：对于中小团队，推荐硅谷机房A16共享方案，年付仅需552.96美元；大型企业则可选择洛杉矶A40多卡集群，兼顾性能与扩展性。

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