在进行科学计算和研究时，选择合适的GPU云主机配置需要考虑以下几个关键因素：

1、GPU型号和性能：不同的GPU型号具有不同的计算能力和显存容量。例如，NVIDIA Tesla V100、A100是高端GPU，适合进行深度学习训练和科学计算等高性能计算任务。

2、显存容量：显存容量决定了GPU能够处理的数据量大小，对于处理大规模数据集的科学计算尤为重要。

3、CPU和内存配置：除了GPU性能外，CPU和内存的大小也会影响计算任务的执行效率。需要确保有足够的内存和高效的CPU来支持GPU进行快速数据处理。

4、存储类型和容量：科学计算可能需要大量的数据存储和快速的数据访问，因此选择合适的存储解决方案，如SSD或高性能的网络存储，是必要的。

5、网络带宽：特别是在分布式计算环境中，高带宽网络可以加快数据传输速度，提高计算效率。

6、软件和框架支持：选择支持所需科学计算软件和框架的GPU云主机，例如TensorFlow, Pytorch, MXNet等。

7、成本效益：根据研究预算和计算需求，选择性价比高的GPU云主机配置。考虑到成本，可以选择按需计费的服务，以便只为使用的资源付费。

8、安全性和合规性：确保云服务商提供的数据安全措施符合研究项目的安全要求。

9、易用性和管理工具：选择提供易用的管理界面和API的云服务商，以便于监控和管理GPU资源。

10、扩展性和弹性：科学计算需求可能会随项目进展而变化，选择可以灵活扩展资源的云主机服务。

通过综合考虑这些因素，可以为科学计算和研究选择最合适的GPU云主机配置。