GPU COMPUTING / DEDICATED SERVER

GPU 物理机服务器

整机资源独享，让核心算力稳定运行

为 AI 训练、推理部署、图形渲染与科学计算提供独享 GPU 算力。先查看实时可售资源，再按任务确认显存、配套配置与交付范围。

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GPU RENTAL PLANS

GPU 物理机特惠专区

RTX 4070、3080Ti、3090、4090 单卡独享；周租 9.5 折，月租 9 折。

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GPU SPECIFICATIONS

GPU 核心参数对比

先看显存能否承载任务，再按 AI 能力、关键特性与适用方向选择型号。

型号	显存	AI 能力	关键特性	适用方向	详细参数
GeForce RTX 3060	12GB	轻量 AIFP16 / Tensor Core	Ampere｜Tensor Core12GB 显存，适合入门任务	AI 绘图入门轻量训练图形处理	查看参数
GeForce RTX 3080 Ti	12GB	高吞吐计算FP16 / Tensor Core	Ampere｜CUDA / Studio高显存带宽，适合计算与渲染	CUDA 计算量化大模型推理AI 绘图3D 渲染	查看参数
GeForce RTX 3090	24GB	大显存计算FP16 / Tensor Core	Ampere｜支持 NVLink24GB 大显存，复杂任务容量更宽裕	大模型推理LoRA 微调AI 绘图复杂 3D	查看参数
GeForce RTX 4060 Ti	16GB	轻量 AIFP16 / 第 4 代 Tensor	Ada｜AV1 编解码16GB 显存，兼顾成本与新特性	AI 绘图视频处理轻量推理	查看参数
GeForce RTX 4070	12GB	AI 创作FP16 / 第 4 代 Tensor	Ada｜AV1 编解码新一代编码与能效，适合持续创作	AI 绘图量化大模型推理知识库应用视频处理	查看参数
GeForce RTX 4090	48GB	高吞吐 AIFP16 / 第 4 代 Tensor	Ada｜AV1 编解码适合高吞吐推理与视频工作流	大模型推理模型微调AIGC视频与渲染	查看参数
GeForce RTX 5090	32GB	旗舰 AI第 5 代 Tensor Core	Blackwell｜GDDR7 / AV1消费级大显存与高吞吐	大模型推理AIGC复杂 3D	查看参数
NVIDIA T4	16GB	推理优化FP16 / INT8	Turing｜推理 / 视频转码多精度推理与多路视频转码	在线推理OCR推荐视频转码	查看参数
NVIDIA A100 PCIe	80GB	训练与推理TF32 / BF16 / FP16	Ampere｜ECC / MIG80GB ECC 大显存，可承载更大模型	大模型训练批量推理HPC	查看参数
NVIDIA H100 PCIe	80GB	大模型训练FP8 / BF16 / FP16	Hopper｜Transformer Engine / MIGFP8 加速，训练与推理吞吐突出	大模型训练推理服务HPC	查看参数

适用方向为典型场景，实际可运行规模取决于模型精度、上下文长度和显存占用。

GPU COMPUTING SOLUTIONS

面向业务场景的 GPU 算力方案

从训练、推理、图形处理到科学计算，按任务路径组合独享 GPU、存储与网络资源。

TRAINING WORKLOAD

AI 训练与微调

面向模型训练与微调，按规模、精度和卡数匹配独享 GPU。

方案优势

显存匹配按模型规模与精度核对显存
多卡协同按卡数确认互联与通信方式
高速读写NVMe 加速数据集与检查点读写

咨询训练方案

建议搭配使用

GPU 物理机NVMe 存储大容量内存高速网络

独享 GPU 训练架构数据、调度与多 GPU 协同

训练数据

NVMe 缓存

独享训练环境

任务调度

GPU 训练阵列

模型检查点

GPU REQUIREMENTS

告诉我们要做什么，快速匹配 GPU 方案

不确定具体型号也没关系。填写用途、任务规模、使用周期和部署要求，顾问可据此核对配置、库存和报价。

GPU 配置需求单填写实际需求，型号不确定可留空生成后可直接复制给售前顾问，减少反复沟通。

业务与任务先说明用途，型号不确定也能匹配

主要用途软件与版本模型、数据或工程规模使用周期

期望配置（选填）已有硬件偏好再填写，没有可跳过

意向 GPU 型号显存要求显卡数量多卡通信要求

交付与联系补充主机、网络、地域和回复方式

CPU 与内存数据盘容量网络与公网 IP 部署地域预算范围（选填）联系方式（选填）

您的 GPU 需求单

内容仅在当前浏览器整理，不会自动提交。

下一步生成后可直接发送给顾问，用于确认配置、库存和报价。

复制后咨询顾问

HARDWARE & DELIVERY

独享硬件，灵活配置

GPU、CPU、内存、存储和网络可按任务组合，运行环境可在交付前确认。

GPU 与卡数CPU 与内存存储与网络系统与驱动

DELIVERY PROCESS

四步完成 GPU 交付

从任务确认到登录验收，每一步都有明确结果。

01
需求确认任务规模、使用周期、地域与预算
02
方案确认GPU 与主机配置、运行环境和费用
03
环境部署系统、驱动、CUDA、容器与框架
04
验收支持网络验证、登录信息与后续工单

FAQ

GPU 物理机常见问题

显存、卡数、运行环境与交付方式，常见问题见下方。

GPU 物理机和 GPU 云服务器有什么区别？

GPU 物理机整机独享，适合长时间运行、稳定性能和自定义环境；GPU 云服务器更适合弹性使用和快速扩缩容。

如何选择显存和 GPU 卡数？

先结合模型或工程规模、精度、批量大小与并行方式，再确定单卡显存和卡数。不确定时可先生成页面中的需求摘要。

是否支持多卡或多节点？

支持按任务规划多卡或多节点，需要同时确认卡间互联、节点网络、数据吞吐和软件并行方案。

能否协助准备驱动和计算环境？

可根据约定协助准备操作系统、GPU 驱动、CUDA、容器及常用框架，版本要求请在下单前说明。

网络、带宽和存储怎么选？

数据集较大或并发较高时，建议增加 NVMe 容量和带宽，并结合数据读写量、传输量和访问并发选择配置。

GPU 物理机多久可以交付？

现货机型按资源状态安排开通；加卡、扩容或定制环境会增加准备时间，提交需求后可确认预计交付时间。

PURCHASE & CONSULT

查看现货，确认定制方案

现货机型可直接配置；多卡、扩容和环境部署可先咨询。

咨询定制方案查看现货配置

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