Vultr 已从一家专注于开发者的 VPS 服务商，发展成为一家全球性的云基础设施平台，提供虚拟机、专用 CPU 计算、GPU 基础设施、裸机服务器、Kubernetes、存储、网络以及 AI 基础设施。.
其最大的优势在于灵活性。小型网站可以从价格低廉的共享vCPU云计算实例起步，而大型应用程序则可以在不离开同一云生态系统的情况下，迁移到专用CPU基础设施、物理裸机，或是性能强大的NVIDIA和AMD GPU系统上。.
Vultr 目前在全球 33 个云数据中心区域开展业务，为开发者和企业提供了广泛的地理覆盖范围，可用于部署网站、应用程序、数据库、SaaS 平台、AI 工作负载以及全球分布式基础设施。.
在这篇 Vultr 评测, ，我们比较 Vultr 云计算, 、VPS 风格的虚拟机、优化型云计算、云 GPU、裸机、定价、性能、网络、部署位置，以及该平台的主要优缺点。.
Vultr 评测：快速概览
| 功能 | Vultr |
|---|---|
| 云计算 | 是的 |
| 共享 vCPU | 是的 |
| 专用虚拟CPU | 是的 |
| 优化后的云计算 | 是的 |
| VX1 云计算 | 是的 |
| 云端 GPU | 是的 |
| 裸机 | 是的 |
| 裸机 GPU | 是的 |
| Kubernetes | 是的 |
| 块存储 | 是的 |
| 对象存储 | 是的 |
| 负载均衡器 | 是的 |
| 全球地区 | 33 |
| 按小时计费 | 是的 |
| Linux | 是的 |
| Windows | 是的 |
| API / CLI | 是的 |
| 最适合 | 开发人员、网站、SaaS、云应用、人工智能、数据库和全球基础设施 |
什么是 Vultr？
Vultr 是一家独立的云基础设施提供商，提供计算、GPU、裸机、存储、网络、Kubernetes 及相关云服务。.
对许多用户而言，Vultr 仍主要与 VPS 托管服务联系在一起。但从技术角度来看，该平台的发展早已远远超出了传统 VPS 提供商的范畴。.
其当前的计算产品组合包括：
- 云计算
- 高性能云计算
- 高频计算
- 优化后的云计算
- VX1 云计算
- 云端 GPU
- 裸机
- GPU 裸机
- 计算集群
这为客户提供了一条从小型虚拟机到企业级和人工智能基础设施的相对简单的升级路径。.
Vultr 云计算
“云计算”是 Vultr 的通用虚拟机平台，也是大多数用户提及“云计算”时所指的产品。 Vultr VPS.
目前，入门级云计算服务的起始价格约为每小时 $0.005，对应的是配备 1 个 vCPU、0.5GB 内存和 10GB 存储空间的小型实例。.
Vultr 提供了多种云计算性能类别，客户可根据工作负载在价格、CPU 性能、内存和存储之间进行权衡。.
典型用途包括：
- 网站
- WordPress
- 开发服务器
- VPN
- 小型数据库
- 游戏服务器
- API
- 商业应用
其优势在于，用户无需投入物理服务器即可快速部署。.
Vultr 是 VPS 服务商还是云服务商？
根据具体语境，这两种说法都可能正确。.
A Vultr 云服务 计算实例的功能与传统的VPS非常相似：用户将获得虚拟CPU、内存、存储空间、操作系统以及网络连接。.
不过，Vultr 更广泛的基础设施还包括 Kubernetes、托管服务、存储、网络、GPU、裸机、负载均衡和自动化。.
因此，如今将Vultr描述为一家云基础设施提供商，而非仅仅是一家VPS托管公司，这种说法更为准确。.
Vultr 云计算性能等级
并非每台 Vultr 虚拟机都适用于相同的工作负载。.
用户可以根据性能要求在不同的计算类别之间进行选择。.
| 计算类型 | 最适合 |
|---|---|
| 云计算 | 通用网站、开发及日常工作负载 |
| 高性能 | 对性能要求较高的应用程序 |
| 高频 | 时钟敏感型工作负载 |
| 优化后的云计算 | 需要专用vCPU的生产环境 |
| VX1 | 现代云原生工作负载与高网络性能 |
这里的重要教训是：最便宜的实例未必就是性价比最高的实例。.
相同的vCPU数量 ≠ 相同的CPU性能。.
Vultr 优化型云计算
优化型云计算专为需要更可预测的 CPU 性能的工作负载而设计。.
与共享vCPU的云计算实例不同，这些实例使用专用的vCPU资源，并提供针对不同工作负载特征进行优化的配置方案。.
它们特别适用于：
- 生产网站
- 数据库
- 应用服务器
- CI/CD
- 高流量服务
- 商业应用
对于持续的CPU密集型工作负载，专用vCPU可以减少与共享计算相关的性能波动。.
Vultr VX1 云计算
VX1 代表了新一代 Vultr 云计算服务，专为现代云原生工作负载而设计。.
该平台将高性能计算与 Vultr 块存储及高速网络相结合。.
根据所选套餐的不同，当前的 VX1 配置可提供高达数十千兆比特每秒的网络带宽。.
Vultr 还支持从高性能块存储启动 VX1 实例，从而可以将存储容量与计算实例分开管理。.
该架构可用于以下方面：
- 云原生应用程序
- 分布式服务
- 高通量API
- 数据工作负载
- 容器化应用程序
Vultr 云 GPU
Vultr 在 GPU 云市场中的地位日益重要。.
云 GPU 基础设施使客户能够为以下场景部署加速计算：
- 人工智能
- 机器学习
- LLM 训练
- AI推理
- 生成式人工智能
- 渲染
- 科学计算
- HPC
与传统的 CPU VPS 不同，GPU 实例配备了专为大规模并行工作负载设计的硬件加速器。.
这使得Vultr不仅对传统托管客户具有吸引力，对AI开发人员和机器学习团队同样如此。.
Vultr NVIDIA 和 AMD GPU 基础设施
Vultr 的 GPU 产品组合涵盖了 NVIDIA 和 AMD 两家的加速器基础设施。.
根据产品、地区和供货情况的不同，更广泛的 GPU 平台涵盖了专为不同级别的人工智能和图形工作负载设计的硬件。.
其裸机 GPU 文档目前涵盖了以下选项：
- NVIDIA A100 PCIe
- NVIDIA A100 SXM
- NVIDIA L40S
- NVIDIA H100
- NVIDIA GH200
- AMD Instinct MI300X
这些GPU针对的工作负载截然不同，因此客户应比较GPU的内存、内存带宽、架构、软件兼容性、互连技术以及价格，而不是简单地选择最新的加速器。.
用于大型语言模型（LLM）训练的 Vultr GPU
大型语言模型的训练可能需要大量的GPU内存，以及加速器之间的高速通信。.
对于规模较小的微调和开发工作负载，单张 GPU 可能就足够了。.
大规模训练可能需要多个高内存加速器和高带宽互连。.
Vultr 现已支持基于 RoCE 或 InfiniBand 等技术的 GPU Fabric 集群基础设施，以满足相关分布式工作负载的需求。.
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。.
Vultr 用于 AI 推理的 GPU
推理与模型训练的要求不同。.
重要指标包括：
- VRAM
- 获得第一个代币所需的时间
- 每秒代币数
- 并发请求
- 批次大小
- 延迟
- GPU利用率
- 每次请求的成本
一款昂贵的H100级GPU并不一定就是最经济的推理方案。.
应选用哪种GPU，取决于模型规模、量化程度、流量模式、延迟目标以及利用率。.
Vultr 裸机
Vultr Bare Metal 提供不带虚拟化层的单租户物理服务器。.
与云计算不同——云计算是将物理硬件虚拟化为多个实例——裸机服务允许客户直接访问专用服务器硬件。.
这可以提供：
- 专用 CPU 资源
- 专用内存
- 无虚拟化开销
- 更强的硬件控制能力
- 可预测且稳定的性能
典型的工作负载包括数据库、虚拟化、高流量应用程序、计算密集型软件、私有基础设施以及专用企业应用程序。.
Vultr 裸机与云计算对比
| 因子 | 云计算 | 裸机 |
|---|---|---|
| 基础设施 | 虚拟机 | 物理服务器 |
| 部署 | 非常快 | 取决于硬件 |
| CPU | 根据套餐不同，提供共享或专用服务 | 物理专用CPU |
| 硬件控制 | 限量版 | 高 |
| 虚拟化开销 | 现在 | 无 |
| 入场费 | 低 | 更高 |
| 最适合 | 灵活的云工作负载 | 持续的高强度工作负荷 |
裸机并不一定比云计算更好。.
对于许多网站和应用程序而言，虚拟化能够提供更高的灵活性和更佳的经济效益。.
Vultr 裸机 GPU
Vultr 还结合了专用的物理基础设施和高端 GPU。.
当工作负载需要直接访问高性能加速器，且无需与其他租户共享底层物理硬件时，裸机 GPU 便能发挥作用。.
目前已记录的 GPU 型号包括 NVIDIA A100、L40S、H100、GH200 以及 AMD MI300X 基础设施。.
可能的工作内容包括：
- LLM 训练
- 生成式人工智能
- AI推理
- 机器学习
- 科学模拟
- 3D渲染
- HPC
Vultr Kubernetes Engine
Vultr Kubernetes Engine 允许开发人员利用 Vultr 基础设施部署和管理 Kubernetes 集群。.
这使得将容器编排与 Vultr 的计算、存储、网络及其他云服务相结合成为可能。.
典型用例包括：
- 微服务
- 容器化应用程序
- DevOps 管道
- 可扩展的Web应用程序
- 云原生SaaS
Kubernetes 功能强大，但也会增加运维复杂性。对于小型应用程序而言，在传统的云计算实例上运行可能更简单、更经济。.
Vultr 存储
Vultr 为不同工作负载提供了多种存储选项。.
其中包括以下服务：
- 块存储
- 对象存储
- 文件系统存储
- 本地实例存储
- 备份和快照
将计算资源与持久化存储分离可以提高基础设施的灵活性，因为应用程序可以在不将所有持久化数据与单个虚拟机绑定的情况下，对计算节点进行扩展或替换。.
Vultr 网络
Vultr 的网络生态系统不仅限于连接到 VPS 上的网络接口。.
该平台包含以下技术和服务：
- 私有网络
- 负载均衡器
- 全球负载均衡器
- DDoS防护
- CDN
- 保留的IP地址
- 云防火墙
全球负载均衡器可在多个区域之间分配流量，这对于需要地理冗余或为全球分布式用户提供更低延迟的应用程序非常有用。.
Vultr 全球机房位置
Vultr 最突出的特点之一就是其地理覆盖范围。.
随着2026年米兰数据中心的加入，Vultr的全球云数据中心区域总数已达到33个。.
其基础设施覆盖以下主要市场：
- 北美
- 南美洲
- 欧洲
- 亚洲
- 澳大利亚
- 非洲
欧洲的地点包括阿姆斯特丹、法兰克福、伦敦、马德里、曼彻斯特、米兰、巴黎、斯德哥尔摩和华沙等城市。.
凭借广泛的地理覆盖范围，Vultr 非常适合那些需要将基础设施部署在用户群体附近的应用程序。.
用户位置 → 云区域 → 网络延迟 → 应用体验。.
Vultr 定价
Vultr 在其大部分基础设施中采用基于使用量的计费模式。.
目前，云计算服务的起价约为每小时 $0.005，而更高性能的计算服务、专用 CPU、GPU 以及裸机服务的价格则高出许多。.
定价应始终从整个基础设施层面进行评估，而不是仅比较基础虚拟机。.
可能产生的额外费用包括：
- 计算
- GPU 资源
- 块存储
- 对象存储
- 备份
- 快照
- 带宽
- 负载均衡
- Windows 许可
- 其他知识产权资源
对于生产工作负载，请在部署前计算预计的月总用量。.
Vultr 按小时计费的运作方式
Vultr 按小时计费，但用户需要了解一个重要的细节。.
云计算、优化型云计算和裸机服务采用基于最多 672 小时的月度计费上限，而 GPU 产品则采用不同的 730 小时月度计费标准。.
还有一点很重要：仅仅关闭 Vultr 实例并不会停止计费。.
预留的计算资源会持续产生费用，直到该实例被销毁为止。.
这可能会让习惯了云服务的用户感到意外，因为在云服务中，停止虚拟机可能会暂停部分计算费用的计费。.
Linux 和 Windows 支持
Vultr 同时支持 Linux 和 Windows 工作负载。.
Linux 用户可以部署常见的发行版和自定义环境，而 Windows 用户则可以在支持的情况下通过远程桌面进行连接。.
Windows 许可可能会增加基础设施的总成本，因此 Windows 客户应比较配置后的结算价格，而非 Linux 的基础价格。.
Vultr API、CLI 和 Terraform
Vultr 对开发者特别有吸引力，因为无需通过网页控制面板手动管理基础设施。.
可以通过以下方式实现部署和基础设施管理的自动化：
- Vultr API
- Vultr 命令行界面
- Terraform
- 应用程序集成
例如，可以通过控制台、API、CLI 或 Terraform 来配置裸机。.
这使得 Vultr 非常适合“基础设施即代码”的工作流和自动化部署。.
Vultr 性能
没有一个有意义的单一基准能够代表所有 Vultr 产品的性能。.
低成本共享vCPU云计算实例、专用vCPU优化型实例、H100 GPU服务器以及裸机服务器是完全不同的基础设施产品。.
性能取决于：
- CPU 架构
- 共享 CPU 与专用 CPU
- 时钟频率
- RAM
- 存储
- GPU
- 网络
- 地区
- 应用程序设计
因此，客户应针对实际工作负载进行基准测试，而不是一味认为vCPU数量越多，性能就一定越好。.
我们是否对Vultr进行了独立的性能测试？
本评测基于Vultr当前公布的规格参数、产品文档、定价结构、基础设施能力及服务信息对其进行了评估。.
除非 GXCOM.NET 明确公布了基准测试方法和测试结果，否则不应将供应商提供的规格视为 GXCOM.NET 进行的独立性能测试。.
对于生产工作负载，有用的测试包括：
- 单核 CPU 性能
- 多核性能
- 存储 IOPS
- 存储延迟
- 网络吞吐量
- 数据库性能
- 应用程序响应时间
- GPU吞吐量
- 每个已完成工作负载的成本
Vultr 与 DigitalOcean 对比
| 因子 | Vultr | DigitalOcean |
|---|---|---|
| 云虚拟机 | 是的 | 是的 |
| 全球业务布局 | 非常广泛 | 广泛 |
| GPU 基础设施 | 是的 | 是的 |
| 裸机 | 是的 | 不同的基础设施侧重点 |
| Kubernetes | 是的 | 是的 |
| 块存储 | 是的 | 是的 |
| 对象存储 | 是的 | 是的 |
| 开发者聚焦 | 强 | 强 |
这两个平台都面向开发者，但它们的基础设施组合和区域覆盖范围有所不同。.
如需了解更多信息，请参阅我们的
DigitalOcean VPS 评测.
Vultr 与 Kamatera 对比
Vultr 和 卡马特拉 两者都提供全球分布式的云基础设施，但其配置模型有所不同。.
Kamatera 强调高度可定制的云服务器配置，而 Vultr 则将多种预定义的计算层与更广泛的生态系统相结合，该生态系统涵盖 GPU 基础设施、裸机、Kubernetes、存储和云网络。.
请阅读我们的
Kamatera 云服务评测
如需详细了解该替代平台，请参阅。.
Vultr 云服务与裸机服务对比
在虚拟云基础设施与物理硬件之间做出选择时，应基于工作负载的要求，而不是基于“专用硬件总是更好”这一假设。.
云计算通常更适合以下类型的工作负载：
- 快速部署
- 较低的入门成本
- 灵活的扩展性
- 临时基础设施
当工作负载有以下要求时，裸机方案的吸引力会增强：
- 专用物理 CPU
- 无虚拟化层
- 持续的高强度计算
- 更强的硬件控制能力
- 可预测的物理资源
Vultr 的优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 33个全球云区域 | 并非所有产品在每个地区都有售 |
| 低成本云计算的入门方案 | 共享vCPU的性能取决于工作负载 |
| 多级计算层 | 产品选择过多可能会使挑选变得复杂 |
| 专用 CPU 选项 | Windows 许可会增加成本 |
| NVIDIA 和 AMD 的 GPU 基础设施 | 高端显卡的供应情况可能有所不同 |
| 裸机服务器 | 裸机服务比入门级VPS更贵 |
| Kubernetes 和云原生服务 | 先进的基础设施需要技术知识 |
| 块存储和对象存储 | 附加服务会增加总成本 |
| API、CLI 和 Terraform | 已停止运行的服务器在被销毁前仍会继续计费 |
| 按小时计费 | GPU计费采用不同的月度计算方式 |
哪些人应该考虑使用 Vultr？
Vultr 特别适合以下场景：
- 开发者
- 系统管理员
- WordPress 和网站托管
- 初创企业
- SaaS 应用程序
- 数据库
- DevOps 团队
- Kubernetes 工作负载
- 人工智能开发者
- 机器学习
- 全球分布式应用程序
- 裸机工作负载
当一个项目可能随着时间的推移，从一台小型虚拟机发展为更先进的基础设施时，该平台就显得尤为有用。.
哪些人可能会更倾向于选择其他方案？
对于希望获得配备 cPanel、电子邮件、WordPress 管理以及专业托管支持的完全托管型传统网络托管服务的用户而言，传统的托管服务提供商可能更易于使用。.
同样，那些高度依赖特定超大规模云服务商生态系统的组织，可能需要一些Vultr无法直接提供的服务或集成方案。.
Vultr 主要提供基础设施服务。客户仍需选择并管理合适的架构。.
Vultr 性价比高吗？
当客户充分利用Vultr提供的全球区域、多种计算层级、按小时计费的基础设施、GPU、裸机、存储、网络以及开发者自动化等综合服务时，Vultr的价值主张便最为突出。.
然而，仅根据云服务商宣传的VPS起始价格来比较各家服务商，通常收效甚微。.
更准确的计算方法是：
计算 + 存储 + 带宽 + 备份 + 网络服务 + 许可证 + 管理 = 真正的云成本。.
性能同样重要。一台价格更高但能更快完成工作负载的实例，其总体价值可能比最便宜的虚拟机更高。.
Vultr 评测：最终总结
Vultr 已不再仅仅是一家 VPS 服务商。其当前的平台涵盖通用云计算、专用 CPU 基础设施、VX1、GPU 云、物理裸机、GPU 裸机、Kubernetes、存储、网络以及分布式 AI 基础设施。.
其覆盖全球33个区域的布局，对于需要将应用程序部署在世界各地多个地区、更贴近用户的开发者和企业而言，是一大优势。.
最大的优势在于基础设施的选择。客户可以从价格低廉的虚拟机起步，随着工作负载需求的增加，逐步过渡到专用 CPU、GPU、裸机或分布式云架构。.
其利弊在于，选择越多，责任就越大。客户在选择套餐之前，需要了解 CPU 类型、存储、带宽、区域、GPU 要求、计费方式以及基础设施的总成本。.
对于开发人员、SaaS 平台、全球分布式应用程序、AI 工作负载以及希望寻找替代大型超大规模云服务的企业而言，Vultr 是一个值得考虑的平台。.
部署前，请按照以下决策流程操作：
工作负载 → CPU/GPU → 共享或专用 → 内存 → 存储 → 网络 → 区域 → 云或裸机 → 总成本。.
