这个 Vultr 云 GPU 评论 本文探讨了 GPU 实例选项、AI 训练与推理工作负载、NVIDIA 和 AMD 加速器的选择、部署灵活性，以及 GPU 云计算的实际成本。Vultr 为需要 GPU 加速但又无需购买和维护物理硬件的开发者和企业提供基础设施。.
然而，选择GPU云服务提供商不能仅靠比较广告中宣传的小时价格。GPU内存、加速器分配、框架兼容性、数据传输、存储、利用率以及计费方式，这些因素对AI项目的最终成本可能产生更大的影响。.
在这篇评论中，我们将说明…… Vultr 云服务 GPU适配情况、如何在不同GPU系列之间进行选择，以及何时应考虑RunPod、Vast.ai等替代方案，, Cherry 服务器, ，以及 GPU Mart 值得考虑。.
我们的评估基于已发布的产品文档、硬件特性以及实际的基础设施选型标准。我们尚未进行独立的基准测试 Vultr GPU 实例、测得的生产推理吞吐量，或经过验证的单个客户的正常运行时间。.
Vultr 云 GPU 评测：简评
对于希望在更广泛的云基础设施平台中使用 GPU 加速虚拟机的开发者、AI 初创公司和企业而言，Vultr 云 GPU 值得考虑。.
其 GPU 产品组合涵盖虚拟桌面、专业可视化、机器学习、推理以及高负载 AI 工作负载等应用场景。该平台还提供云网络、存储、部署工具以及支持 GPU 的操作系统镜像。.
其主要优势在于能够将GPU计算与传统云基础设施相结合。主要挑战在于选择合适的加速器并控制持续的基础设施成本。.
| 评估领域 | 评估 |
|---|---|
| 服务类别 | 基于GPU加速的云基础设施 |
| GPU厂商 | NVIDIA 和 AMD |
| GPU示例 | A16、A40、A100、L40S、GH200、B200 以及 AMD Instinct 系列 |
| 主要工作负载 | AI推理、模型训练、可视化、高性能计算（HPC）和虚拟桌面基础架构（VDI） |
| 部署 | 云控制台、API、CLI 和基础设施自动化 |
| 软件环境 | 支持 GPU 的图像和客户自定义环境 |
| 账单 | 按小时计费，采用针对 GPU 的月度计费规则 |
| 主要优势 | 与更广泛的云平台集成的GPU资源 |
| 主要局限性 | 可用性、分配模式和成本因配置而异 |
什么是 Vultr 云 GPU？
Vultr 云 GPU 是一项云计算服务，为需要并行处理、图形加速或专用 AI 计算的工作负载提供基于 GPU 加速的虚拟机环境。.
与仅配备标准CPU的云服务器不同，GPU实例提供了对加速硬件的访问，该硬件能够以高吞吐量执行相应的数学运算。.
常见的使用场景包括：
- 大型语言模型的推理。.
- 机器学习训练与微调。.
- 计算机视觉与图像处理。.
- 生成式图像和视频工作流程。.
- 科学计算。.
- 基于GPU加速的数据分析。.
- 专业可视化。.
- 虚拟桌面基础设施。.
Vultr 还提供传统的云计算、存储、网络和裸机服务，使客户能够围绕 GPU 资源构建更广泛的应用程序架构。.
如需更全面地了解加速器基础设施的比较，请阅读我们的 NVIDIA GPU 服务器供应商指南.
Vultr 云 GPU 实例：NVIDIA 和 AMD 选项
Vultr 宣传了多个 GPU 系列，但各实例类型在内存、架构、虚拟化、性能特征以及区域可用性方面存在差异。.
客户应在部署控制台中核对具体的硬件配置和分配模型。.
| GPU 系列 | 技术焦点 | 潜在应用场景 |
|---|---|---|
| NVIDIA A16 | 虚拟化 GPU 和图形工作负载 | VDI、可视化以及部分推理工作负载 |
| NVIDIA A40 | 数据中心的图形处理与计算 | 可视化、渲染与人工智能应用 |
| NVIDIA A100 | 张量核心加速与高带宽内存 | 训练、推理与科学计算 |
| NVIDIA L40S | Ada Lovelace 人工智能与图形加速 | 推理、图像生成、视频和渲染 |
| NVIDIA GH200 | 格蕾丝·霍珀架构 | 内存密集型的人工智能和高性能计算（HPC）应用 |
| NVIDIA HGX B200 | Blackwell AI加速 | 大规模训练和高要求的推理 |
| AMD Instinct | 大内存AI与HPC加速 | 兼容 ROCm 的推理、训练和高性能计算 |
GPU 的可用性、内存分配、支持的部署类型和区域可能会发生变化。并非所有列出的 GPU 都能作为完全相同的自助服务虚拟机提供。.
NVIDIA A16：虚拟桌面与图形处理
NVIDIA A16 的设计以虚拟化图形和虚拟桌面基础设施为核心。.
Vultr 的文档介绍了 vGPU 配置，这些配置可将物理加速器资源的一部分分配给虚拟机。.
这使得 A16 适用于某些桌面、多媒体和可视化场景。.
不过，客户不应认为 A16 虚拟 GPU 能提供与完整的 A100 或更新款高端 AI 加速器相同的计算能力。.
NVIDIA A40：图形处理与通用GPU计算
NVIDIA A40 是一款适用于专业图形处理、可视化以及兼容的 GPU 加速应用程序的数据中心 GPU。.
其内存容量对于某些特定模型的工作负载而言颇具价值，但在与较新的张量核（Tensor Core）加速器进行比较时，架构上的差异至关重要。.
在将其选用于人工智能训练之前，请先检查该框架的支持情况和工作负载基准测试结果。.
NVIDIA A100：成熟的人工智能基础设施
NVIDIA A100 是一款在深度学习、高性能计算和数据处理领域已得到广泛应用的加速器。.
它支持张量核（Tensor Core）加速以及专为并行 AI 工作负载设计的技术。.
A100 配置适用于模型训练、微调和推理，特别是在软件兼容性和成熟的工具链是优先考虑因素的情况下。.
然而，A100 实例并不一定对所有模型规模或推理工作负载都最具性价比。.
NVIDIA L40S：推理、渲染和生成式人工智能
NVIDIA L40S 将 AI 加速与专业级图形处理能力相结合。.
这与生成式图像应用、视频处理、可视化以及某些大型语言模型（LLM）推理工作负载相关。.
其 48 GB 的物理 GPU 内存规格对于能够容纳在此容量范围内的模型和应用程序而言非常有用。.
实际可用内存可能取决于虚拟化实例的配置。.
NVIDIA GH200 和 B200：高级 AI 工作负载
Vultr 还宣传其先进的 NVIDIA 基础设施，包括基于 Grace Hopper 和 Blackwell 的配置。.
这些产品专为要求更高的AI和高性能计算环境而设计。.
不过，购买者必须区分单个 GPU 实例、多 GPU 服务器和集群部署。.
硬件架构、内存拓扑、互连带宽和部署可用性都会影响其适用性。.
AMD Instinct：一种替代性的人工智能加速器生态系统
Vultr 的 GPU 产品组合还包括 AMD Instinct 系列产品，例如 MI300X、MI325X 和 MI355X。.
这些加速器适用于大内存AI推理、训练和HPC工作负载。.
关键考虑因素是软件兼容性。.
AMD的工作负载通常使用ROCm，而非NVIDIA的CUDA软件生态系统。.
如需详细对比，请阅读我们的 AMD Instinct GPU 服务器指南.
共享显卡与独立显卡：你到底租的是什么？
GPU 分配是其中最重要的技术细节之一 Vultr 云 GPU 评测.
GPU托管可能涉及虚拟GPU分配、直通访问或专用物理GPU基础设施。.
虚拟GPU分配
虚拟 GPU 允许将兼容的物理 GPU 资源在虚拟机之间进行划分或共享。.
这使得那些不需要完整物理设备的工作负载也能利用 GPU 加速。.
然而，虚拟化 GPU 的分配在内存限制、驱动程序要求和性能特征方面可能与完全访问设备的情况有所不同。.
GPU 直通
GPU 直通技术将物理加速器直接分配给虚拟机。.
这种方法可以提供更直接的设备访问，尽管应用程序的整体性能仍然取决于 CPU、内存、存储、驱动程序和工作负载设计。.
专用多GPU基础设施
大型模型的训练和高通量推理可能需要通过高带宽互连技术连接多块GPU。.
对于这些工作负载而言，GPU 间通信和内存拓扑的重要性可能不亚于具体的加速器型号。.
不要仅凭每小时价格来将单个虚拟GPU与配备八张GPU的训练服务器进行比较。.
Vultr 云 GPU 用于 AI 推理
AI推理是指运行一个已训练好的模型，以生成预测结果、文本、图像、嵌入向量或其他输出结果。.
推理工作负载在模型规模、请求并发度、延迟要求和内存消耗方面存在显著差异。.
中小型语言模型
较小的语言模型可以在配置相对较低的GPU上运行，尤其是在支持量化处理的情况下。.
不过，内存需求取决于模型架构、精度、上下文长度以及推理引擎。.
即使一块GPU的内存足够加载模型权重，它可能仍然缺乏足够的余量来支持键值缓存和并发请求。.
大型语言模型的部署
较大的模型可能需要内存更大的加速器或多GPU部署。.
重要的测量项目包括：
- 获得第一个代币所需的时间。.
- 每秒输出的代币数量。.
- 并发请求处理能力。.
- GPU内存利用率。.
- 即时处理吞吐量。.
- 请求量较大时的延迟。.
更快的 GPU 或许能缩短处理时间，但最经济的配置取决于每美元的实际吞吐量。.
图像生成
扩散模型和图像生成管道可以借助 GPU 加速来提升性能。.
Vultr 文档介绍了涉及 ComfyUI 和支持 GPU 的镜像的部署工作流。.
GPU 内存、图像分辨率、批量大小和模型架构都会影响吞吐量。.
视频人工智能与多模态工作负载
视频生成、计算机视觉和多模态推理可能会涉及较高的内存占用和大量的数据传输。.
对于这些应用，应综合评估 GPU 内存、编码能力、存储吞吐量以及网络传输要求。.
Vultr 云 GPU，适用于 AI 训练和微调
训练工作负载可能比推理更耗资源，因为训练可能需要将模型参数、梯度、优化器状态和中间激活值保存在加速器内存中。.
全模型训练
从头开始训练一个大型模型可能需要多块高内存GPU、海量的数据集以及设备间的高带宽通信。.
每小时成本最低的GPU很少是唯一相关的衡量标准。.
训练效率取决于资源利用率、扩展效率、检查点设置以及完成所需的时间。.
LoRA 与参数高效微调
参数高效的微调技术可以减少对某些预训练模型进行适配所需的资源。.
它们可能会允许项目使用比全参数训练更小的GPU配置。.
不过，内存需求仍取决于模型规模、精度、批量大小以及具体实现方式。.
分布式培训
多GPU训练需要考虑以下额外因素：
- 互连带宽。.
- GPU内存容量。.
- 网络延迟。.
- 存储吞吐量。.
- 检查点频率。.
- 支持分布式框架。.
- 通信开销。.
如需了解更多背景信息，请参阅我们的 NVIDIA GPU 服务器用于 AI 训练指南.
Vultr 支持 GPU 的镜像及部署体验
Vultr 提供支持 GPU 的操作系统镜像，旨在简化受支持的人工智能和机器学习部署。.
其文档介绍了针对 NVIDIA 和 AMD 加速器的预配置软件环境。.
NVIDIA 软件堆栈
NVIDIA 工作负载通常依赖于兼容的驱动程序、CUDA 库和框架构建版本。.
客户应确认所选映像是否支持该加速器及所需的软件版本。.
AMD ROCm 软件堆栈
支持 AMD GPU 的镜像可包含 AMD 驱动程序、ROCm 组件和容器工具。.
应针对具体的 GPU 和机器学习框架检查 ROCm 的兼容性。.
部署方法
Vultr 通过其 Web 控制台、API、命令行工具和 Terraform 记录了资源配置过程。.
对于需要可重复的基础设施部署的开发人员来说，这可能会很有帮助。.
在启动生产环境之前，请验证区域可用性、身份验证设置、防火墙规则和备份要求。.
安全注意事项
GPU 服务器通常包含专有模型、数据集、API 凭据和应用程序密钥。.
客户应限制管理员访问权限，使用安全的身份验证机制，对敏感数据进行加密，并避免将开发笔记本直接暴露在公共互联网上。.
Vultr 云 GPU 定价：计费机制是怎样的？
Vultr 公布了按小时计费的 GPU 价格，但总费用取决于所选的实例、运行时长、存储、网络以及可选服务。.
GPU 产品的计费规则与某些普通云计算产品有所不同。.
按小时计费的GPU服务
Vultr 按小时计费 GPU 实例，并根据 730 小时的模型记录了针对 GPU 的月度计算方式。.
客户在假设某个月度上限或总额之前，应先查阅当前的账单文件和实时定价页面。.
停止实例不会停止计费
这是最重要的成本考量因素之一。.
Vultr 指出，只要资源仍处于分配状态，已停止的实例就会继续产生费用。.
要停止实例的计算费用计费，客户通常需要将其销毁。.
销毁实例会删除与其关联的数据，因此必须事先保留所需的文件、模型和检查点。.
额外的基础设施成本
根据具体架构的不同，可能产生的额外费用包括：
- 持久化存储。.
- 对象存储。.
- 快照和备份。.
- 网络传输。.
- 负载均衡。.
- 公共IP资源。.
- 新增仅配备CPU的服务器。.
- 数据准备和存储流程。.
并非每个套餐都会对每个组件单独收费。具体价格取决于所选的服务。.
Vultr GPU 的成本效益：每条有效结果的价格
最重要的经济问题不仅仅在于每小时使用 GPU 的成本是多少。.
这取决于GPU在该成本下完成了多少有用的工作。.
每百万代币的成本
对于大型语言模型（LLM）的推理，一个有用的指标是每生成一百万个令牌所需的基础设施成本。.
每百万产出代币的成本 = 相关基础设施总成本 / 产出的代币数量 × 1,000,000
该计算应采用实际测得的吞吐量，包括符合实际情况的请求并发量和空闲时段。.
每次训练的成本
对于模型训练，比较总完成运行成本：
训练运行成本 = 可计费 GPU 小时数 × 有效基础设施小时费率 + 其他相关成本
性能更强的GPU虽然每小时费用可能更高，但能更快完成相同的工作。.
因此，最低的小时单价并不一定意味着最低的培训成本。.
每生成一张图片的成本
可以通过将基础设施总成本除以成功生成的图像数量来评估图像生成工作负载。.
计算时应将模型加载、初始化、重试和空闲时间纳入其中。.
GPU利用率很重要
利用率低会增加每条结果的实际成本。.
一台在处理少量请求时仍需持续计费的服务器，其经济性可能不如针对需求波动而设计的架构。.
如需进一步指导，请参阅我们的 按需GPU服务器与即时GPU服务器的对比.
假设性GPU成本对比
以下示例说明了为什么运行时间和吞吐量比单纯的每小时计费更为重要。.
| 公制 | GPU 配置 A | GPU 配置 B |
|---|---|---|
| 示例性小时费率 | $1.00 | $2.00 |
| 示例吞吐量 | 100 单位/小时 | 300 单位/小时 |
| 3,000 件的成本 | $30.00 | $20.00 |
| 处理时间 | 30小时 | 10小时 |
所有数据均为假设值，并不代表Vultr当前的定价或实际测得的GPU基准测试结果。该示例未包含其他基础设施成本。.
在此示例中，配置 B 的每小时成本更高，但以更低的总计算成本完成了该工作负载。.
必须使用相同的模型、精度、软件栈和工作负载来测试实际性能。.
Vultr 与 RunPod 与 Vast.ai 与 Cherry Servers 与 GPU Mart 对比
Vultr 是值得考虑的几家 GPU 基础设施提供商之一。.
RunPod、Vast.ai、Cherry Servers 和 GPU Mart 分别代表了不同的部署和基础设施方案。.
| 服务提供商 | 主要比较角 | 最佳评估方案 |
|---|---|---|
| Vultr | GPU计算与更广泛的云平台集成 | 开发基于GPU的云应用程序的开发者 |
| RunPod | GPU 工作负载、Pod 以及面向无服务器架构的部署选项 | AI推理与开发工作流 |
| Vast.ai | 拥有多种主机和配置的GPU市场 | 注重成本且愿意比较各项报价的用户 |
| Cherry 服务器 | 专用基础设施和 GPU 服务器选项 | 需要更强硬件控制能力的工作负载 |
| GPU Mart | 面向 GPU 服务器和 VPS 的产品 | 买家正在比较预设的GPU托管配置 |
Vultr 与 RunPod 对比
RunPod 适合专注于 AI 开发、GPU 集群和无服务器推理工作流的客户。.
当需要将GPU计算与传统的云网络及其他基础设施服务紧密集成时，Vultr可能会更具吸引力。.
比较 GPU 可用性、部署开销、空闲时间计费、持久化存储以及实际推断成本。.
Vultr 与 Vast.ai 对比
Vast.ai 运营着一个 GPU 交易平台，该平台的基础设施由不同的托管服务商提供。.
该机型可提供多种硬件配置和价格选择。.
不过，客户应评估主机可靠性、存储方案、网络配置以及数据安全要求。.
Vultr 提供了一个更传统的集成式云基础设施环境。.
Vultr 与 Cherry Servers 对比
对于专用基础设施和GPU服务器需求，Cherry Servers 值得考虑。.
对于需要可预测地访问物理资源的长期运行工作负载而言，专用 GPU 硬件可能具有重要意义。.
Vultr 的云 GPU 方案可能为那些能从虚拟机配置和与云服务集成中获益的工作负载提供更大的灵活性。.
Vultr 与 GPU Mart 对比
GPU Mart 提供以 GPU 为核心的托管产品，这些产品可能对寻求特定服务器配置的客户具有吸引力。.
Vultr 提供了一个更广泛的云基础设施生态系统，涵盖多种 GPU 系列。.
比较实际的GPU配置、显存、软件兼容性、合约期限、存储空间和总成本。.
Vultr 云 GPU 的优缺点
优点
- 多种 NVIDIA 和 AMD 加速器系列。.
- 支持人工智能推理、训练、可视化和高性能计算（HPC）。.
- 与云网络和云存储集成的GPU资源。.
- 适用于受支持软件环境的基于GPU的图像。.
- API 和基础设施自动化选项。.
- 按小时计费模式。.
- 多种 GPU 分配和部署模型。.
- 面向高级多GPU基础设施的选项。.
限制
- GPU 的可用性因地区和配置而异。.
- 虚拟 GPU 和专用 GPU 的访问方式并不相同。.
- 已停止的实例仍会产生费用。.
- 额外的存储和网络服务可能会增加成本。.
- 对于较小的负载，可能不需要使用高级加速器。.
- AMD ROCm 和 NVIDIA CUDA 的软件兼容性有所不同。.
- 客户仍需负责工作负载的优化。.
- 要实现真正的成本效益，需要具有代表性的基准。.
哪些人适合选择 Vultr 云 GPU？
优秀的候选人
- 开发人工智能驱动的云应用程序的开发者。.
- 部署持久化推理服务的初创公司。.
- 需要在传统云基础设施上使用 GPU 计算功能的团队。.
- 正在试用英伟达和AMD加速器的组织。.
- 需要基础设施自动化的项目。.
- 正在评估基于GPU加速的可视化或分析解决方案的企业。.
哪些人应该考虑其他选择？
- 仅关注广告中标注的最低GPU每小时费率的用户。.
- 所需区域中没有可用的 GPU，而该工作负载需要 GPU。.
- 需要专用托管推理 API 而非基础设施的项目。.
- 团队无法管理 GPU 驱动程序、框架或部署安全。.
- 根据特定合同条款，需要保证配备专用物理硬件的工作负载。.
Vultr 云 GPU 购买检查清单
- 确定该工作负载属于推理、训练、渲染还是高性能计算（HPC）。.
- 估算 GPU 内存需求。.
- 检查 CUDA 或 ROCm 的兼容性。.
- 确认 GPU 型号和分配类型。.
- 请确认该服务在您所在地区的可用性。.
- 计算 CPU、内存和存储空间的需求。.
- 审查网络和数据传输需求。.
- 请查看 GPU 计费和已停止实例的相关政策。.
- 规划快照和持久化数据。.
- 测量实际应用程序的吞吐量。.
- 计算每个有效结果的成本。.
- 比较不同的GPU托管服务提供商。.
- 设置预算提醒并监控资源利用率。.
常见问题解答
Vultr 云 GPU 适合用于人工智能吗？
对于人工智能推理、训练和开发工作负载，Vultr 云 GPU 值得考虑。其适用性取决于 GPU 内存、框架兼容性、区域可用性以及总成本。.
Vultr 提供 NVIDIA GPU 吗？
是的。Vultr 宣传其提供的 NVIDIA GPU 选项，包括 A16、A40、A100、L40S 以及先进的 GPU 基础设施。.
Vultr 提供 AMD GPU 吗？
是的。Vultr 宣传其 AMD Instinct GPU 基础设施，包括 MI300X 系列产品及更新配置。.
Vultr 云 GPU 能运行大型语言模型吗？
是的，前提是所选的 GPU 配置具备足够的内存且软件兼容。模型大小、量化、上下文长度和并发度共同决定了具体要求。.
Vultr 支持 GPU 模型训练吗？
是的。Vultr 提供适合支持的机器学习训练和微调工作负载的 GPU 基础设施。.
Vultr 会对已停止的 GPU 实例收费吗？
是的。Vultr 指出，在已分配资源仍被保留的情况下，已停止的实例将继续产生费用。.
Vultr 是否提供支持 GPU 的镜像？
是的。Vultr 提供了针对受支持的 NVIDIA 和 AMD 环境预配置的 GPU 支持镜像的文档。.
Vultr 比 RunPod 更便宜吗？
这两家服务商并没有哪一家在所有情况下都更便宜。请比较相同的GPU分配、工作负载吞吐量、存储、网络以及计费运行时间。.
Vultr 比 Vast.ai 更好吗？
Vultr 提供集成式云基础设施，而 Vast.ai 则运营着一个提供各类主机服务的市场。究竟哪一个更合适，取决于成本、运营需求和工作负载限制。.
如何降低 Vultr 的 GPU 成本？
选择最小的合适 GPU，提高利用率，计算每项完成的任务的成本，安全地释放未使用的资源，并监控额外的存储和网络费用。.
最终结论：Vultr 云 GPU 值得购买吗？
我们的 Vultr 云 GPU 评测 该报告指出，该平台提供了涵盖NVIDIA和AMD GPU的基础设施，可满足人工智能推理、机器学习、可视化和高性能计算等领域的多种需求。.
其主要吸引力在于将GPU加速、传统云服务与基础设施自动化相结合。.
不过，买家应仔细评估GPU分配模式、内存容量、软件兼容性、区域可用性以及持续计费规则。.
对于人工智能工作负载而言，最具参考价值的采购指标并非广告中宣传的每小时GPU价格，而是以可接受的性能和可靠性水平完成所需工作的总成本。.
在决定进行生产环境部署之前，请通过具有代表性的应用程序测试，将 Vultr 与 RunPod、Vast.ai、Cherry Servers 和 GPU Mart 进行对比。.
工作负载 → GPU 内存 → 软件兼容性 → 吞吐量 → 利用率 → 总成本 → GPU 选型
