GPU 云服务器

面向模型训练、微调与推理的弹性 GPU 算力，按小时或包年开通，无需前期硬件投入。适合需要 GPU 但用量不稳定，或还在验证效果的企业。

业务场景与痛点

模型微调、内容生成、推理服务、科学计算与渲染，这些场景的共同点是需要 GPU，但不一定需要长期持有硬件。直接采购的风险在于：型号更新快、闲置时仍然占成本、效果不理想时设备难处置。云上 GPU 把试错成本从「买一台」降到「开一小时」。

我们提供的服务

• 显存：决定能跑多大的模型。7B 模型推理通常 16GB 起步，微调与更大模型需要更高。
• 算力与精度：训练关注 FP16/BF16 算力，推理可用 INT8/INT4 量化换吞吐。
• 卡间互联：多卡训练时互联带宽直接决定效率，也是多机多卡方案的关键。
• 存储与带宽：模型与数据集动辄上百 GB，高速存储能显著减少等待。

怎么用更省

训练期临时扩容、训练完释放实例；推理服务用小规格多实例做水平扩展；可中断的批处理用抢占式实例。我们会先做一轮成本测算，再给出按量或包年的建议。

配套

提供框架与驱动预装、模型部署、监控告警与故障处理。如果后续决定转到本地设备，云上验证过的配置可以直接复用。

交付方式

先确认任务类型、模型规模与预计使用时长，据此选择卡型与规格；随后开通实例并完成环境准备，必要时协助部署与调试；任务结束后按约定释放资源。需要长期跑的任务，会一并设计存储、网络与数据同步方式。

服务保障

提供实例状态与用量监控、故障响应与迁移协助，并在资源紧张时提前提示。涉及费用的部分给出用量与预算对比，帮助判断继续用云还是转本地。

常见问题

• 训练一定要多卡吗？看模型规模与时间要求。小模型单卡可行，大模型或多任务并行才需要多卡互联。
• 上传到云上的数据安全吗？数据敏感的场景不适合公有云，建议走本地一体机的路线。
• 配置能迁移到本地吗？可以。云上验证过的框架版本与参数，可以作为本地部署的基线。