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香港GPU服务器
NVIDIA RTX/Tesla显卡
- 显卡：NVIDIA RTX 3080/4090
- 延迟：低至10ms
- 带宽：100Mbps-1Gbps
- 存储：NVMe SSD
- 适用：AI训练、深度学习、渲染
起步价
$264.00/月
2个地区节点，NVIDIA专业显卡，满足AI和图形计算需求
专业GPU计算平台，企业级性能保障，加速您的AI和图形项目
配备NVIDIA RTX、Tesla系列专业显卡，强大的CUDA核心和Tensor核心
支持CUDA、TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，计算性能卓越
预装深度学习环境，10分钟即可开通使用，即买即用
数据加密存储、定期备份、99.9%在线率SLA保障
支持按需升级GPU、CPU、内存配置，按小时或按月计费
GPU专家团队全天候在线，提供技术咨询和问题解决
在并行计算场景下，GPU性能是CPU的10-100倍。例如：深度学习模型训练，8核CPU需要10天，RTX 4090仅需6小时；视频转码，CPU处理1小时视频需30分钟，GPU仅需3分钟。但GPU不适合串行任务，网站、数据库等应用仍建议用CPU服务器。
RTX 4090：24GB显存，性价比高，适合个人开发者、小团队AI训练、图像渲染、游戏开发，价格约¥1500-2500/月。Tesla A100：40/80GB显存，ECC纠错内存，适合企业级AI训练、大模型推理，价格约¥8000-15000/月。H100：80GB HBM3显存，最新架构，适合超大规模模型训练（GPT类），价格约¥25000+/月。预算有限选RTX，企业关键业务选Tesla/H100。
可以配置多GPU服务器（2-8张GPU）。PyTorch/TensorFlow原生支持多GPU并行训练（DataParallel或DistributedDataParallel）。多GPU方案：1）数据并行：每张GPU处理不同batch，适合大数据集；2）模型并行：大模型拆分到多GPU，适合超大参数模型。我们提供NVLink高速互联（比PCIe快5-12倍），确保多GPU通信效率。
提供两种镜像：1）纯净系统（Ubuntu/CentOS），您自行安装环境，适合有定制需求的开发者；2）深度学习镜像（已预装CUDA 12.x、cuDNN 8.x、PyTorch 2.x、TensorFlow 2.x、Jupyter Lab），开机即用。建议选深度学习镜像，省去数小时环境配置时间，避免版本兼容问题。
按小时计费：适合临时训练任务、模型调试、课程学习，用完即停，成本可控。例如RTX 4090约¥3-5/小时，训练48小时花费¥150-240。包月：适合持续开发、长期项目，月付享7-8折优惠。如每月使用超过200小时，包月更划算。建议：测试阶段按小时，确定需求后转包月。
非常适合。Stable Diffusion推理：RTX 3080/4090即可，512×512图像生成2-5秒，10GB显存够用。大语言模型（LLaMA/ChatGLM）：7B模型需16GB显存（RTX 4090），13B需24GB（A100 40GB），65B/70B需多GPU或A100 80GB。我们提供专门的AI推理优化镜像，集成常用模型加载工具（vLLM、TGI）。
香港/日本GPU服务器：100Mbps-1Gbps优化带宽，上传大数据集（100GB）约15分钟-3小时。美国GPU服务器：1-10Gbps带宽，适合大规模数据传输。建议：大数据集先上传至对象存储（OSS），服务器从内网高速下载（10Gbps）；或使用我们的数据预加载服务，提前将数据集部署到服务器。
建议启用三重保护：1）框架自带checkpoint机制（每N步保存模型）；2）开启自动快照（每日备份系统盘）；3）重要数据同步到对象存储。我们的GPU服务器配备企业级NVMe SSD+UPS不间断电源，硬件故障率<0.1%。万一遇到硬件故障，可从最近checkpoint恢复，损失训练时间通常<1小时。