Day 28 · 怎么读一张 GPU 规格表：dense 与 sparse、SXM 与 PCIe、NVLink 与 $/token
A100 宣传页写 624 TFLOPS，Day 5 用的却是 312；同样叫 A100 80GB，SXM 和 PCIe 的带宽差 5%，ridge point 一个 153 一个 161；NVLink 和 PCIe 差十倍。把规格表上每个会骗人的数字过一遍，最后把小时价换算成每一百万 token 多少钱，看 batching 在账单上是多大的杠杆。
Day 24 · W4 复习：一条命令起环境的完整清单、五道验收题、错题本
把 W4 五天的工程活压成一张能打勾的清单：开机前、开机后、收尾三段，每项对应哪个脚本、哪条计费事实。然后做路线图 W4 的五道验收题，把这周三篇文章里口径不一致的地方统一掉，最后整理错题本。W4 结束时的标准只有一句：一条命令起环境，跑完自己消失，钱花在哪一眼可查。
Day 23 · 成本看板：每次实验的 GPU 时长和花费一眼可查
把每一次开机都变成一行记录：日期、实验名、卡型、小时价、时长、花费、一句结论。启动和销毁脚本自动记账，一段 Python 汇总本月，再把小时价换算成每个实验多少钱、每百万 token 多少钱。答不出「这个月花了多少、花在哪」就是看板没做好。
Day 22 · 三层自动销毁：脚本末尾关机、空闲检测、余额上限
忘记关机是这条路上预算失控的唯一原因，而它不会因为「这次一定记得」而消失。给三种不同的失败方式各配一道保险：任务结束脚本自己销毁实例，GPU 空闲太久看门程序销毁实例，前两层都失效时账户余额兜底。每一层写出来、跑一遍，验收是故意跑完一个任务，然后看实例自己消失。
Day 20 · 实例销毁后什么会丢：代码、数据、模型权重各放哪
租来的机器是一次性的，销毁之后盘上的一切都没了。今天把 RunPod 和 Vast 的几种存储在 stop 和 delete 时的命运搞清楚，算一笔「存着」和「重下」哪个便宜的账，然后给代码、模型权重、实验结果三类东西各定一个去处，画成决策树。
Day 19 · 第一次租 GPU:RunPod / Vast 开 spot 实例，SSH 进去看 nvidia-smi
W4 第一天，从免费 Colab 换到按秒计费的租卡。两家平台怎么选、便宜的可中断实例到底便宜在哪、选哪张卡要先算显存再看价，以及第一次 SSH 进去必须做的三件事。全程只充 10 到 20 美元。