使用T4对这些AI推理模型加速时，采用传统物理机部署和使用云服务器部署，在使用和性能上有什么差异？

蓝海大脑深度学习液冷服务器研究人员表示:

其实现在的很多场景都部署在物理机上，云服务的好处是可以动态的进行资源的申请，这样就不用考虑高峰期的资源复用问题，只需要在高峰时期弹性的申请资源。对于传统物理机的部署的场景，其实可以更好的去处理你的workload，每个workload其实并不是说一张卡完全就不能搞定，在工程实际的尝试中，你会发现CPU和GPU之间的资源配比，其实是需要每个场景都单独的去考虑的，所以在这种场景下，可以结合你本地的硬件环境去做调整，然后找到一个最优，对于你这种场景的一个实现，这是我理解的物理机部署和云服务部署之间的优势和劣势。

槐树同年轮比较，我觉得是树龄与年轮比较。

海拔同空气密度，树龄同年轮，都是一个现象，一个结果，出现什么现象会有什么结果。

但是：

1.年龄越大，越成熟，不一定，

2.海拔越高，空气越稀薄，肯定，

3.树龄越长，年轮越多，肯定，

所以选B

---