你是否正碰壁 本地机器 训练时 AI 型号？云 GPU 服务器是扩展您的 深度学习项目 无需花费昂贵的硬件。
我花了几个月的时间测试了所有主流云 GPU 提供商，以找到性能、价格和易用性之间的完美平衡。无论您是独立研究人员、初创公司创始人，还是 企业机器学习团队，本指南将帮助您找到理想的 GPU云平台 适合您的深度学习工作负载。
为什么云端 GPU 对深度学习至关重要？🌐
传统的 CPU 根本无法处理现代深度学习框架所需的大量并行计算。
GPU 拥有数千个核心，可以处理 矩阵乘法 和张量运算最多 比 CPU 快 100 倍.
云 GPU 平台让您无需前期投资、维护麻烦或拥有硬件的升级周期即可访问此功能。
您可以旋转 英伟达 A100 or H100 只需几分钟即可训练您的模型，完成后将其关闭。
比较：云 GPU 提供商一览
Provider顶级 GPU起始价GPU内存全球地区最适合奔跑吧H100$ 2.69 /小时80GB31机器学习研究人员， AI 初创公司DigitalOceanA100$ 1.57 /小时80GB2开发团队、初创公司VultrL40S$ 2.08 /小时48GB24全球部署端到端云H200$ 2.69 /小时141GB3机器学习研究人员， AI 初创公司的LinodeRTX6000$ 1.50 /小时48GB11可靠的工作负载OVH云A1003.80 欧元/小时80GB4欧洲企业HostingerT4$ 29.99 /月16GB7初学者、学生
1. 奔跑吧
RunPod 迅速成为 AI 开发者社区，提供令人印象深刻的选择 GPU实例 价格极具竞争力。RunPod 的突出之处在于其专注于 深度学习工作负载 和开发人员体验——他们已经消除了所有不必要的复杂性。
主要特征：
闪电般快速的部署（平均启动时间为 74 秒）30 多种 GPU 型号可供选择用于推理的无服务器 GPU 计算全球 31 个地区可用社区和安全云选项
性能： RunPod 支持最新的 NVIDIA GPU，包括 H100 (80GB)、A100 (80GB) 和 RTX 4090 (24GB)。其平台针对以下情况进行了优化： AI 具有预配置的 PyTorch 和 TensorFlow 环境的工作负载。
定价：
H100（80GB）：社区云每小时2.69美元，安全云每小时3.29美元A100（80GB）：社区云每小时1.19美元，安全云每小时1.69美元RTX A6000（48GB）：社区云 0.49 美元/小时，安全云 0.76 美元/小时RTX 4090（24GB）：社区云每小时 0.44 美元，安全云每小时 0.69 美元RTX 3090（24GB）：社区云每小时 0.22 美元，安全云每小时 0.43 美元
无服务器定价 A0.00016 GPU 的起价为每秒 4000 美元，承诺使用可节省更多。
优点
价格极具竞争力，GPU 选择丰富
简单、开发人员友好的界面
部署时间快
推理工作负载的无服务器选项
缺点
较新的平台，但企业功能较少
与更广泛的整合有限 云生态系统
最适合： RunPod 非常适合 ML 研究人员、初创公司和 AI 适合需要快速访问 GPU 且无需传统云提供商复杂性的开发人员。他们的无服务器选项非常适合部署推理端点。
2. DigitalOcean
DigitalOcean 已扩展其开发人员友好型云平台，包括 强大的 GPU Droplets， 制造 AI 初创企业和小型团队更容易获得基础设施。
主要特征：
简单、透明的定价一键部署选项高性能 A100 GPU全球数据中心新账户可享 200 美元信用额度
性能： DigitalOcean 提供配备 100GB GPU 内存的 NVIDIA A80 GPU，并配有丰富的 VM 规格，包括高达 240 GiB 的系统 RAM 和 720 GiB NVMe 启动盘。
定价：
A100 GPU Droplets 起价为 1.57 美元/GPU/小时每个 Droplet 的扩展选项从 1 到 8 个 GPU其高端选项的完整规格：8 个 GPU、640GB GPU 内存、1,920 GiB 系统 RAM、2 TiB NVMe 启动盘、40 TiB NVMe 暂存盘。
优点
简单、可预测的定价
开发人员友好的界面
良好的文档和社区支持
无缝集成 与其他 DigitalOcean 服务
缺点
GPU 种类有限（目前只有 A100）
仅在 2 个数据中心可用（NYC2 和 TOR1）
更少的专业机器学习/AI 比纯 GPU 提供商的功能
最适合： DigitalOcean 非常适合那些已经使用其生态系统，并希望在不学习新平台的情况下添加 GPU 功能的初创公司和开发者。其简化的方法使其非常适合没有专业团队 DevOps 资源.
3. Vultr
Vultr 提供 高性能云GPU NVIDIA 在其全球网络上提供支持的实例，使其成为需要全球部署的深度学习工作负载的有力竞争者。
主要特征：
拥有 24 个数据中心的全球网络NVIDIA A16、A40 和 L40S GPU 选项100% SSD存储每小时计费新用户可免费试用 250 美元
性能： Vultr's GPU 产品包括 NVIDIA A40（48GB VRAM）和 L40S（48GB VRAM）等强大选项，适用于训练和推理工作负载。
定价：
NVIDIA A16：每月 344 美元（每小时 0.48 美元）NVIDIA A40：每月 1,250 美元（每小时 1.74 美元）NVIDIA L40S：每月 1,500 美元（每小时 2.08 美元）
硬件规格：
NVIDIA A16：1 GPU + 16GB GPU RAM，6 vCore CPU，350GB 存储空间NVIDIA A40：1 GPU + 48GB GPU RAM，24 vCore CPU，1400GB 存储空间NVIDIA L40S：1 个 GPU + 48GB GPU RAM、16 个 vCore CPU、1200GB 存储空间
优点
低延迟访问的全球覆盖
竞争力的价格
灵活的缩放选项
简单的部署过程
包含良好的 DDoS 保护
缺点
GPU 选项比专业提供商少
基本计划的支持选项有限
备份的额外费用
最适合： 对于需要在全球多个区域部署 GPU 资源并保持性能稳定的企业来说，Vultr 是一个理想的选择。其直接的方法非常适合需要 中等 GPU 功率 无需复杂的设置。
4. 端到端云
E2E Cloud 是一家来自印度的本土云基础设施提供商，凭借其经济高效、性能卓越的 GPU 云产品而备受瞩目。 AI 考虑到深度学习工作负载，E2E 平台让用户可以访问印度最大的 NVIDIA H200 GPU 集群，并享受灵活的定价和即时部署。
主要特征：
最新的 NVIDIA GPU 阵容（H200、H100、A100、L40S）简单的 Web 控制台和 CLI 访问每小时和每月计费选项印度数据中心可降低南亚地区的延迟预装深度学习框架，如 PyTorch 和 TensorFlow
性能： E2E Networks 提供专为深度学习量身定制的强大 GPU 实例，支持 A100 (80GB)、H100 (80GB) 和 V100 (32GB) 等高负载模型。这些实例针对训练和推理进行了优化，并配备高速 NVMe 存储和充足的带宽。
定价：
GPU 实例提供灵活的定价，包括按小时和按月选项。
H100（80GB）：175卢比/小时H200（80GB）：470卢比/小时 V100（32GB）：100卢比/小时
优点
具有竞争力的定价，非常适合注重成本的 AI 工程
本地数据中心在印度各地提供更快的性能
界面易于使用，配置快速
预配置环境为开发人员节省设置时间
缺点
全球数据中心存在有限
与大型云计算公司相比，托管服务较少
最适合： 对于印度或附近地区的初创公司、研究实验室和开发人员来说，E2E Networks 是一个不错的选择，他们想要经济实惠的高性能 GPU 服务器，而又不想处理大型云提供商的复杂性。
5. 的Linode （阿卡迈）
Linode 现为 Akamai 的一部分，提供灵活的 云 GPU 服务器 配备 NVIDIA RTX6000 选项，使其成为媒体处理的可靠选择， 翻译以及深度学习应用。
主要特征：
高性能 AMD 处理器全球数据中心网络RTX6000 GPU 选项按小时计费的灵活性包括 DDoS 保护
性能： Linode 提供 NVIDIA RTX6000 GPU，每个实例可缩放 1 到 4 个 GPU，为训练和推理工作负载提供良好的性能。
定价：
RTX6000 GPU X1：每月 1,000 美元（每小时 1.50 美元）RTX6000 GPU X2：每月 2,000 美元（每小时 3.00 美元）RTX6000 GPU X3：每月 3,000 美元（每小时 4.50 美元）
硬件规格：
RTX6000 GPU X1：32GB RAM + 8 vCore CPU，16TB 带宽 + 1 GPURTX6000 GPU X2：64GB RAM + 16 vCore CPU，20TB 带宽 + 2 个 GPURTX6000 GPU X3：96GB RAM + 20 vCore CPU，120TB 带宽 + 3 个 GPU
优点
一致的表现
透明的定价
服务器root访问权限
优秀的文档
稳定的网络性能
缺点
GPU 选项比专业提供商少
有限的托管服务
对于非技术用户来说不太友好
最适合： Linode 非常适合需要可靠且性能可预测的 GPU 资源的开发者和企业。其直接的方案和透明的定价使其成为长期运行工作负载的理想选择。
6. OVH云
OVHCloud 为美国供应商提供了欧洲替代方案，重点关注数据主权和合规性，并为深度学习工作负载提供强大的 GPU 选项。
主要特征：
欧洲基础设施设计符合 GDPR 要求NVIDIA T4、V100 和 A100 选项灵活的资源扩展高度重视数据主权
性能： OVHCloud 提供一系列 NVIDIA GPU，包括 T4、V100 和 A100 选项，适用于从推理到大规模训练的各种深度学习任务。
定价：
GPU 实例起价为 T0.90 GPU 每小时 4 欧元V100 实例，每小时 2.30 欧元起A100 实例，每小时 3.80 欧元起大型部署可定制报价
优点
强 数据主权 合规性
欧洲数据中心
网络性能良好
灵活的配置选项
包含反 DDoS 保护
缺点
与一些竞争对手相比，全球区域较少
对于初学者来说界面不够直观
比一些美国的选择更贵
最适合： OVHCloud 非常适合欧洲企业或任何有严格 数据驻留 需要强大功能的要求 GPU资源。他们以合规为重点的方法使他们非常适合受监管的行业。
7. Hostinger
Hostinger 已扩展到 传统网络托管 提供 VPS解决方案 具有 GPU 功能，使其成为小型深度学习项目和实验的经济实惠的选择。
主要特征：
预算友好的定价全球数据中心NVIDIA T4 GPU 选项多语言支持与运输分析用户友好的控制面板
性能： Hostinger 提供 NVIDIA T4 GPU，这是入门级选项，更适合推理和较小的训练工作负载，而不是大规模深度学习项目。
定价：
支持 GPU 的 VPS 起价为每月 29.99 美元包括 4 个 vCPU 核心、8GB RAM 和 1 个 T4 GPU200GB SSD存储和4TB带宽
优点
价格实惠的入门点 GPU计算
操作界面简洁直观
出色的客户支持
全球数据中心选项
适合初学者
缺点
仅限于入门级 GPU
未针对大规模深度学习进行优化
更少的专业机器学习工具和功能
最适合： Hostinger 非常适合学生、业余爱好者以及刚开始使用 GPU 计算的人员，他们需要一个经济实惠的入门点，而不需要复杂的设置要求。
如何为深度学习选择合适的 GPU 云？🤖
为深度学习项目选择云 GPU 提供商时，请考虑以下因素：
1. GPU型号及性能
NVIDIA H100（Hopper） 凭借 80GB HBM3 内存和约 3TB/s 的内存带宽，为大规模训练提供无与伦比的性能。它在 Transformer 模型方面表现出色（比前几代快 30 倍）。
英伟达 A100 配备 40GB 或 80GB HBM2e 内存和 1.6-2TB/s 带宽，性能依然非常出色。's 得到广泛支持且比 H100 更具成本效益。
消费级 GPU 像 RTX 4090 （24GB GDDR6X）为较小的工作负载提供了出色的价值，但缺乏企业功能。
2.内存要求
GPU 内存通常是深度学习的限制因素。请根据模型大小选择：
小型号 （<10B 参数）：16-24GB GPU（RTX 4090，L4）中型 （10-30B 参数）：40-48GB GPU（A40、A6000、L40S）大型模型 （>30 亿个参数）：80GB+ GPU（A100、H100）
3. 定价结构
考虑以下定价模型：
按需 （按小时计费）：最适合不定期的工作量现货/抢占 实例：便宜 50-90%，但可以终止保留/承诺 使用：长期需求节省 20-60%无服务器：按实际计算的秒数付费
4. 全球可用性
如果您在全球范围内提供模型，请选择数据中心靠近用户的提供商。RunPod（31 个区域）和 Vultr（24 个区域）提供最广泛的全球覆盖。
5. 支持深度学习框架
大多数提供商支持 PyTorch 和 TensorFlow 等流行框架，但请检查：
预配置环境容器支持与机器学习工具集成版本兼容性
云 GPU 入门：实用技巧💡
估算您的资源需求在选择提供商之前，请先在本地对您的模型进行基准测试，以了解：
内存要求较小数据集上的训练时间磁盘 I/O 要求网络带宽需求
优化成本
使用现货/抢占式实例 非关键培训实施检查点以恢复中断的作业在成本较低的时期安排工作负载根据实际使用情况调整实例大小
数据管理策略
使用 VHDL 语言编写 云存储 靠近你的计算机缓存常用数据集使用高效的数据格式（Parquet、TFRecord）考虑数据密集型工作负载的文件系统性能
安全注意事项
加密敏感数据集使用 VHDL 语言编写 私人网络 有空的时候遵循最小权限访问原则考虑 数据驻留
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底线：找到完美的 GPU 云匹配
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2025 年的 GPU 格局将发生巨大变化。无论你是资金紧张的博士生，还是资金充足的 AI 启动，那里's 现在一个 云解决方案 完全符合您的需求。
Aliadmin编辑个人资料
对于初学者来说，寻找具有 一键式部署 以及预建环境。认真的研究人员应该优先考虑内存带宽和最新的 GPU 架构.
初创企业需要在业绩和资金消耗率之间取得平衡，而企业则必须考虑合规性和全球影响力。
请记住，当你考虑到以下因素时，最便宜的选择往往会变得昂贵 调试时间 以及失败的训练运行。从免费试用开始，对实际工作负载进行基准测试，然后进行扩展。