GPU Mart 评测：GPU 服务器、价格、性能及优缺点

GPU Mart 是一家专门提供GPU托管服务的供应商，专为人工智能、机器学习、大型语言模型（LLM）推理、深度学习、渲染、视频处理及其他对GPU资源需求较高的任务而设计。.

与主要围绕短期共享或按需实例构建的GPU市场不同，GPU Mart 重点提供持久型GPU托管服务。其平台涵盖GPU VPS、专用GPU服务器、多GPU系统以及精选的按小时计费的GPU租赁服务。.

GPU 产品线涵盖从价格实惠的入门级 NVIDIA 显卡，到 RTX 4090、RTX 5090、RTX Pro 6000、A100 以及 H100 基础设施等各类产品。GPU Mart 还为许多套餐提供完全的 root 或管理员权限、持久化存储、专用 IPv4 地址以及不限流量的带宽。.

在这篇 GPU Mart 评测, 本文将探讨 GPU 服务器的定价、GPU VPS、专用 GPU 服务器、NVIDIA H100 和 A100 托管服务、RTX 选项、性能考量、带宽、操作系统、AI 兼容性、技术支持，以及在租用 GPU 服务器前需要考虑的主要优缺点。.

GPU Mart 评测：快速概览

什么是 GPU Mart？

GPU Mart 是隶属于 数据库集市 LLC是一家成立于2005年的美国主机服务公司。GPU Mart品牌于2021年推出，专注于专用GPU基础设施。.

其当前的产品系列可分为三大类：

• GPU 虚拟专用服务器
• 专用GPU服务器
• 按小时计费的 GPU 服务器

这一点至关重要，因为 GPU Mart 并非仅仅是又一个传统的 GPU 云市场。.

其基础设施侧重于专用 GPU 访问以及能够为长期运行的工作负载保持在线状态的持久化服务器。.

GPU Mart GPU VPS

GPU Mart 的 GPU VPS 平台将虚拟化技术与物理专用的 NVIDIA GPU 相结合。.

据GPU Mart称，GPU是通过PCIe直通方式分配的，而非通过GPU切片技术在多个客户之间进行分配。.

这意味着虚拟机可以访问独立的物理GPU，而CPU、内存、存储以及其他服务器资源则通过VPS环境进行分配。.

当前的 GPU VPS 套餐支持从经济实惠的入门级显卡到最新的 RTX 和 RTX Pro 硬件等各类 GPU。.

可能的工作内容包括：

• 人工智能开发
• LLM推理
• 微调
• Stable Diffusion
• 机器学习
• 视频处理
• 3D渲染
• 开发环境

GPU Mart GPU VPS 价格

入门级 GPU 配置的 GPU VPS 价格为每月 $21 起。.

不过，最便宜的套餐采用的是较旧的、内存较小的GPU硬件，不应将其与现代的AI训练服务器混为一谈。.

当前的例子包括：

*GPU Mart 的价格和促销活动经常变动。下单前请务必确认当前配置、合约期限及续约价格。.

GPU Mart 专用 GPU 服务器

专用GPU服务器省去了VPS层，直接提供完整的物理服务器访问权限。.

GPU Mart 目前提供采用以下 GPU 的专用配置：

• NVIDIA RTX 系列
• RTX A4000
• RTX A5000
• RTX A6000
• RTX 4090
• RTX 5090
• NVIDIA A40
• NVIDIA A100
• NVIDIA H100
• V100 及其他传统数据中心 GPU

当工作负载需要持续的GPU利用率、大量CPU和内存分配、持久化本地存储、多GPU配置，或者对整个系统拥有更大的控制权时，专用GPU服务器就显得尤为重要。.

专用 GPU 服务器定价示例

*所示价格仅为当前GPU Mart上架商品的示例价格，可能会因促销活动、硬件供应情况、服务器配置及计费周期而有所变动。.

GPU Mart RTX 4090 服务器

对于那些希望获得强劲AI性能，但又不想立即转向企业级H100价格区间的用户而言，RTX 4090仍然是较为值得关注的选择之一。.

其 24GB GDDR6X 显存可支持以下工作负载：

• LLM推理
• LoRA 微调
• Stable Diffusion
• 生成式人工智能
• 计算机视觉
• 渲染
• 视频处理

GPU Mart 目前提供的 RTX 4090 专用服务器，根据配置不同，月租价格约为 $409。.

主要限制在于显存。.

对于较小和经过量化处理的模型而言，24千兆字节的容量可能非常理想，但随着模型规模、上下文长度、批量大小和训练要求的增加，这一容量就会显得不够用。.

GPU Mart RTX 5090 服务器

RTX 5090 将 GPU 显存提升至 32GB GDDR7，并将 NVIDIA 的 Blackwell 架构引入了 GPU Mart 的最新主机产品线。.

这可以成为RTX 4090级硬件与价格高得多的企业级加速器之间一个有趣的中间选择。.

GPU Mart 当前的促销 VPS 配置中，RTX 5090 机型每月价格约为 $291.85，配备 32 个 CPU 核心、84GB 内存、400GB SSD 以及 500Mbps 无流量限制的带宽。.

价格和具体配置可能会发生变化，因此请比较整台服务器的价格，而不是仅看GPU的价格。.

GPU Mart A100 服务器

NVIDIA A100 专为数据中心的 AI 和 HPC 工作负载而设计，其 GPU 内存容量远超消费级 RTX 显卡。.

GPU Mart 目前提供配备 40GB 和 80GB 内存的 A100 配置，其中包括多 GPU 系统。.

典型的工作负载包括：

• LLM 训练
• 微调
• AI推理
• 机器学习
• 科学计算
• HPC
• 多GPU工作负载

当24GB或32GB的消费级GPU内存不足时，A100就显得尤为重要。.

GPU Mart H100 服务器

GPU Mart 还提供配备 NVIDIA H100 的专用服务器，以满足高要求的 AI 工作负载需求。.

当前的 H100 服务器配置包括：80GB H100 显卡、双至强 CPU 平台、256GB 系统内存、SSD 以及 NVMe 和 SATA 存储，并提供不限流量的网络连接。.

目前公布的月费约为 $2,099。.

H100 最适合能够充分发挥其 Hopper 架构和高内存带宽设计优势的工作负载，包括：

• 大型语言模型
• 生成式人工智能
• LLM 训练
• 大型模型推理
• 深度学习
• HPC

如需更全面的比较，请参阅我们的
NVIDIA H100 服务器托管
指南。.

GPU Mart 多GPU服务器

GPU Mart 支持针对超出单个加速器处理能力的工作负载所选定的多 GPU 配置。.

根据库存情况，配置可包含多块 RTX、A 系列或数据中心级 GPU。.

多GPU基础设施可帮助实现：

• 分布式人工智能训练
• 大型模型推理
• 渲染
• 并行计算
• HPC

然而，多张GPU并不能自动实现线性性能扩展。.

实际结果取决于应用程序、框架、GPU 互连、CPU、内存、存储，以及工作负载分配计算任务的效率。.

GPU Mart 每小时GPU价格

尽管按月计费的托管服务仍是GPU Mart商业模式的重要组成部分，但该服务商现在还提供部分按小时计费的GPU基础设施服务。.

在相关促销活动期间，当前的按小时计费套餐起价约为每小时 $0.22。.

例如 RTX 级专用服务器和 GPU VPS 配置。.

对于以下情况，按小时计费可能更合适：

• 测试
• 简短的AI实验
• 临时渲染
• 发展
• 偶发模型推断

当服务器持续运行时，月费方案会更具吸引力。.

短工作负载 → 按小时计费的 GPU

持续工作负载 → 比较每月GPU托管服务

按月与按小时计费的GPU托管服务

正确的计算方法是：

每小时费率 × 预计运行时间 与 每月服务器费用。.

专用GPU资源

GPU Mart 的主要卖点之一是提供专用 GPU 访问权限。.

其GPU VPS产品利用PCIe直通技术，将物理GPU分配给单个虚拟机，而专用GPU服务器则提供完整的物理硬件。.

这与基础设施不同，在基础设施中，多个客户共享同一块GPU的切片。.

专用 GPU 访问可提供更可预测的 VRAM 可用性，并减少 GPU 资源竞争。.

CPU 和其他 VPS 资源仍应分别进行评估，因为 GPU VPS 仍然是一种虚拟服务器环境。.

GPU Mart 带宽

GPU Mart 的许多套餐都包含不限流量的带宽。.

端口速度因套餐而异，当前配置通常提供100Mbps、500Mbps或1Gbps级别的网络连接。.

对于需要传输大型数据集或生成内容的工作负载而言，这可能很有帮助，因为带宽超额费用可能会显著增加其他场景下的 GPU 云服务成本。.

不过：

不限流量 ≠ 无限网速。.

请务必比较端口速度、流量策略、网络位置和工作负载要求。.

GPU Mart 存储

GPU Mart 的定价通常是将存储与 GPU 服务器捆绑在一起，而不是对每项资源单独收费。.

专用服务器的配置可以包括以下组合：

• SSD
• NVMe
• 大容量 SATA 存储设备

对于需要持久化模型、数据集、检查点、生成的文件和容器镜像的 AI 工作负载而言，这非常有用。.

存储性能依然很重要。.

大容量并不一定意味着高IOPS，因此训练和数据处理工作负载应确认活跃数据集的存储位置。.

Linux 和 Windows GPU 服务器

GPU Mart 支持相关产品在 Linux 和 Windows 环境下的运行。.

对于以下情况，Linux 通常是理所当然的选择：

• PyTorch
• TensorFlow
• CUDA 开发
• Docker
• vLLM
• LLM推理
• 人工智能训练

Windows GPU 托管可用于以下场景：

• 远程 GPU 桌面
• 渲染软件
• 视频应用
• Windows 平台专属开发
• 直播

在选择操作系统之前，请先确认软件和显卡驱动程序的要求。.

AI 软件兼容性

GPU Mart 提供完整的 root 或管理员权限，允许客户安装自己的 AI 软件栈。.

该平台目前重点强调了与以下工具的兼容性：

• PyTorch
• TensorFlow
• Keras
• Hugging Face 变压器模型
• 奥拉马
• vLLM
• Docker
• NVIDIA CUDA
• Jupyter Notebook

兼容性最终取决于所选的 GPU 架构、操作系统、NVIDIA 驱动程序、CUDA 版本以及框架版本。.

用于大型语言模型（LLM）训练的GPU市场

GPU Mart 能够支持多个硬件层级的 LLM 工作负载。.

较小的开发和推理工作负载可能适合使用 RTX 级 GPU，而较大的微调和训练任务则可能需要 A100 或 H100 基础设施。.

一个有用的选择路径是：

模型大小 → 精度 → 显存 → GPU → GPU 数量 → 运行时间 → 总成本。.

如需了解其他选项，请参阅我们的
最适合大型语言模型（LLM）训练和人工智能推理的GPU服务器
指南。.

面向人工智能推理的GPU市场

推理并不总是需要使用市面上最昂贵的GPU。.

对于较小的量化模型，与利用率较低的 H100 相比，RTX 硬件能提供更高的成本效益。.

潜在买家应进行以下比较：

• 各型号的显存要求
• 每秒代币数
• 获得第一个代币所需的时间
• 并发用户数
• 批次大小
• GPU利用率
• 每月运行时间
• 每次请求的总成本

这比单纯比较GPU型号名称更有用。.

GPU Mart 性能

GPU Mart 提供从较旧的入门级加速器到现代 Blackwell 和 Hopper GPU 等各类硬件。.

这意味着并不存在一个单一的“GPU Mart性能”数值。.

性能取决于：

• GPU架构
• VRAM
• 内存带宽
• 张量的性能
• CPU
• 系统内存
• 存储
• 网络
• GPU数量
• 软件优化

一款 $21 入门级 GPU 虚拟私有服务器（VPS）和一款 H100 服务器面向的工作负载截然不同，不应将其视为等同的产品进行比较。.

我们是否对GPU Mart进行了独立的基准测试？

本评测基于GPU Mart目前公布的硬件规格、定价、基础设施信息及平台文档对其进行了评估。.

除非 GXCOM.NET 明确公布了基准测试方法和测试结果，否则不应将供应商的规格说明和性能声明视为 GXCOM.NET 的独立基准测试结果。.

对于严肃的AI部署，在签订长期计费合约之前，请先对您自己的模型进行基准测试。.

有用的测量数据包括：

• 每秒代币数
• 获得第一个代币所需的时间
• 培训吞吐量
• VRAM利用率
• GPU利用率
• 存储吞吐量
• 网络性能
• 每个已完成工作负载的成本

GPU Mart 与 GPU Cloud

这两种基础设施模式都没有哪一种天生就更便宜。.

对于持续运行的 GPU，按月托管服务可以提供可预测的成本。对于每周仅运行几小时的任务，弹性云基础设施可能更经济。.

请参阅我们的
NVIDIA GPU 服务器与 GPU 云的对比
请参阅对比表以获取更多详细信息。.

GPU Mart 与 RunPod 对比

GPU Mart 和 RunPod 以不同的方式构建 GPU 基础设施。.

如需详细了解 RunPod，请阅读我们的
RunPod 评测.

GPU Mart 的优缺点

哪些人应该考虑使用GPU Mart？

GPU Mart 特别适合以下人群：

• 人工智能开发者
• LLM开发者
• 机器学习工程师
• 人工智能初创企业
• 研究人员
• Stable Diffusion 用户
• 3D渲染
• 视频处理
• 远程 GPU 工作站
• 长时间的推理
• 连续的 GPU 工作负载

当GPU需要长期保持可用状态，而不是为了处理短期任务而反复创建和销毁时，其按月计费的托管模式就显得尤为有吸引力。.

哪些人可能会更倾向于选择其他方案？

对于运行非常短暂的AI实验的用户而言，他们可能更倾向于选择弹性极高的GPU云平台，该平台支持按秒计费或完全基于使用量的计费方式。.

对于需要全球范围内靠近用户的GPU区域的项目，还应仔细比较各地区的可用性，因为GPU Mart目前主要侧重于美国的基础设施。.

同样，对于需要自动无服务器扩展的应用程序而言，可能更适合采用专门针对无服务器推理设计的基础设施。.

GPU Mart 适合长期使用 GPU 托管服务吗？

长期运行的工作负载是 GPU Mart 较为有趣的应用场景之一。.

当 GPU 服务器持续在线时，固定月费模式可以使基础设施成本更易于预测。.

与将每项资源分别计费的平台相比，捆绑提供的 CPU、内存、存储、带宽和 GPU 资源也能简化成本核算。.

不过，买家应将月费与实际的GPU利用率进行对比。.

一台每月大部分时间处于闲置状态的服务器，其成本仍可能高于按需使用的 GPU 基础设施。.

GPU Mart 物有所值吗？

GPU Mart 的价值在很大程度上取决于其利用率。.

如果持续使用，专用的月租型 GPU 可能颇具吸引力；而对于短期实验性工作负载，采用按小时计费或无服务器基础设施可能实现更低的总成本。.

GPU的选择同样重要。.

虽然 H100 处理高负载任务的速度可能远快于廉价的 RTX 显卡，但为了一个能轻松容纳在 24GB 显存中的小型模型而支付 H100 的价格，可能并不必要。.

有用的计算公式是：

GPU + VRAM + CPU + 内存 + 存储 + 带宽 + 运行时 = 实际 GPU 托管成本。.

如需了解更多的服务提供商和最新优惠，请参阅我们的
超值GPU租赁优惠
比较。.

GPU Mart 评测：最终总结

GPU Mart 在传统专用服务器托管与高度弹性的 GPU 云平台之间占据了一个得天独厚的地位。.

其当前的基础设施涵盖经济实惠的 GPU VPS 套餐、先进的 RTX 和 RTX Pro 硬件、专用 GPU 服务器、A100 和 H100 系统、多 GPU 配置以及部分按小时计费的租赁服务。.

其主要差异化优势之一是专用的 GPU 访问权限。GPU VPS 客户可获得物理 GPU 直通，而非共享的 GPU 切片；而专用服务器客户则可获得整台物理服务器。.

该平台特别适用于持久性人工智能、大型语言模型（LLM）推理、渲染、开发以及其他需要在较长时间内可预测地访问同一基础设施的 GPU 工作负载。.

其中的权衡在于弹性。对于仅偶尔运行的工作负载而言，长期租用的月度GPU服务器并不一定就是最经济的選擇，而且像H100这样的高端加速器价格依然高昂。.

下单前，请参考以下决策流程：
工作负载 → 训练/推理 → 模型大小 → 显存 → GPU → 虚拟私有服务器/专用服务器 → 按小时计费/按月计费 → 总成本。.