GPU 伺服器租用,NVIDIA L4 與 RTX PRO 6000
按小時價格比較、按月使用的 GPU 雲端伺服器
- NVIDIA L4 與 RTX PRO 6000
- NVMe 磁碟與獨立 IPv4
- 用於 AI 推理和渲染
GPU 雲端伺服器是從資料中心租用配備圖形處理器 (GPU) 的伺服器,用於處理 AI 推理、模型微調、影片處理和渲染等平行計算。HELPER VPS GPU 雲端伺服器租用價格為每小時 $0.3304 起,實際按月按發票支付。
NVIDIA L4
24GB GPU 視訊記憶體
033$/ 小時
每月約 $241
- L4 1塊,24 GB
- 8 vCPU
- 32 GB RAM
- 250 GB NVMe
- 每月 5 TB 流量
NVIDIA L4 2塊
48GB GPU 視訊記憶體
066$/ 小時
每月約 $482
- L4 2塊,48 GB
- 16 vCPU
- 64 GB RAM
- 500 GB NVMe
- 每月 8 TB 流量
RTX PRO 6000
96GB GPU 視訊記憶體
67144$/ 月
按月計費
- RTX PRO 6000 1塊,96 GB
- 18 vCPU
- 96 GB RAM
- 900 GB NVMe
- 每月 10 TB 流量
如果是不用 GPU、長時間使用 CPU 核心的工作 獨享 CPU VPS
GPU 雲端伺服器用於哪些工作?
GPU 擅長把同一種計算拆成數千份同時處理。因此在矩陣運算多的 AI 工作和按畫素處理的影片工作中,與 CPU 伺服器差距很大。下面整理了租用 GPU 伺服器的四種典型用途。
AI 模型推理與 API 服務
把訓練好的語言模型、影象生成模型、語音識別模型部署在伺服器上,每次收到請求就生成結果返回。用 Ollama 或自建的 Python 伺服器執行模型,透過獨立 IPv4 地址與自己的應用對接。
模型微調與實驗
適合用自己的資料對公開模型進一步訓練的微調,以及不斷調整超引數進行的實驗。在 Jupyter 中邊改代碼邊看結果,用 PyTorch 持續訓練。
影片轉換與流媒體處理
把大量影片轉換格式或降低解析度,以及接收並處理實時流的工作,使用 GPU 的影片處理引擎可以節省 CPU 核心,同時執行多個任務。
3D 渲染與資料分析
3D 場景渲染、科學計算、大量資料的並行分析等可以細分計算的工作,也很適合 GPU 伺服器。成果儲存在充裕的 NVMe 磁碟上,在每月流量範圍內下載。
L4 和 RTX PRO 6000,該選哪種 GPU?
三種配置都使用相同的付款方式和相同的管理頁面,最大的區別是 GPU 視訊記憶體大小。先看要部署的模型和資料能否放進 GPU 視訊記憶體,再考慮同時處理的請求數,就容易選擇了。
NVIDIA L4
低功耗的資料中心 GPU 單卡
適合人群
- 小型語言模型和影象模型的推理
- 影片轉換與流媒體處理
- 首次使用 GPU 伺服器的個人專案
- 想用低小時價格控制成本時
NVIDIA L4 2塊
一台伺服器同時使用兩塊 GPU 的配置
適合人群
- 分開部署兩個模型同時提供服務
- 分到兩塊 GPU 上執行的訓練實驗
- 保障請求量大的推理 API 的吞吐量
- CPU 和記憶體也需要翻倍的工作
RTX PRO 6000
配備 96GB 視訊記憶體的大型 GPU 單卡
適合人群
- 佔用大量 GPU 視訊記憶體的大模型
- 大批次執行的微調
- 高解析度 3D 渲染與模擬
- 想用單卡完成大型工作的團隊
GPU 按小時好還是按月好?
瞭解 GPU 雲端伺服器租用時,大多是按小時價格比較。每天只開幾個小時的實驗用小時價格方便,像服務一樣24小時執行的伺服器,則更看重一個月要多少錢。即使是同一塊 GPU,使用方式不同,要看的數字也不同。所以建議先確定每天要開幾個小時。
為方便比較,HELPER VPS 以小時價格顯示 L4 伺服器,實際按月付款。小時價格乘以每月約730小時得出的金額就是卡片下方的月費,RTX PRO 6000 則直接顯示月費。小時價格和月費一起看,無論用哪種方式比較都很容易。
按月付款金額固定,便於做預算。對於推理 API 或機器人等常駐服務,或持續數天的訓練,無需計算時長,每月支付相同金額即可保持伺服器運行。即使是長時間的訓練也能從頭到尾一氣呵成。
GPU 伺服器和普通 VPS 有什麼不同?
普通 VPS 是分配 vCPU、記憶體和磁碟的伺服器,計算全部由 CPU 承擔。GPU 伺服器在此基礎上整塊配備 GPU,把矩陣乘法這類大量重複的相同計算交給 GPU,CPU 負責資料準備和請求處理。兩種器件分工合作,整體工作更快完成。
GPU 有自己獨立的視訊記憶體。模型權重和計算中間值都放在 GPU 視訊記憶體中,因此決定工作規模的往往是 GPU 視訊記憶體而非伺服器記憶體。L4 單卡 24GB,RTX PRO 6000 為 96GB。L4 雙卡伺服器同時使用兩塊 24GB GPU,可以把模型拆開部署,或把工作分成兩份執行。
網站、資料庫和普通機器人不需要 GPU 也能順利運行,因此更適合使用雲端 VPS。當您需要自行運行 AI 模型或大量處理影片時,再添加 GPU 伺服器,並將其餘服務保留在經濟實惠的 VPS 上,以保持總成本低廉。
GPU 伺服器租用多少錢?
NVIDIA L4 單卡伺服器每小時 $0.3304,每月約 $241.19。L4 雙卡每小時 $0.6608,RTX PRO 6000 每月 $671.44,vCPU、記憶體、NVMe 磁碟、流量和 IP 地址全部包含在此價格中。
按 GPU 視訊記憶體選擇的價格
分為 24GB、48GB、96GB 三檔,可按要部署的模型大小直接選擇。GPU 越多,CPU、記憶體、磁碟和流量也隨之增加。
配置全包的固定價
卡片上標明的價格已包含 GPU、vCPU、記憶體、NVMe 磁碟、每月流量、獨立 IPv4 和 IPv6,計算簡單。
每月按發票支付
在每個付款日支付月費以保持伺服器運行。無需綁卡,也沒有合約期:只需在需要時支付即可。
數字看 HELPER VPS
在一個帳戶中選擇 40 個地區、12 個作業系統和 10 個一鍵應用,並立即支付。以下數字基於目前在售的內容。
40
資料中心地區
12
作業系統
10
一鍵應用
$0.33
本產品起價(月)
在 GPU 伺服器上直接使用的 AI 工具
在 Ubuntu 24.04 和 CUDA 之上部署 Docker、Python、PyTorch、Ollama、Jupyter,用熟悉的方式開始工作。
- Ubuntu 24.04 + CUDA
- Docker
- Python
- PyTorch
- Ollama
- Jupyter
選擇 HELPER VPS GPU 伺服器的理由
獨享整塊 GPU 的伺服器
卡片上標明的 GPU 數量原樣配到您的伺服器上,全部 GPU 視訊記憶體都可用於您的模型和資料。
充裕的 NVMe 磁碟
配備 250GB 到 900GB 的 NVMe 磁碟,模型檔案、資料集和訓練結果都能直接放在伺服器上。
與 GPU 匹配的 CPU 和記憶體
L4 單卡配 8 vCPU 和 32GB,RTX PRO 6000 配 18 vCPU 和 96GB,避免資料準備環節讓 GPU 空等。
root 許可權,自由安裝
在驅動之上自行安裝所需版本的框架和庫,服務的執行方式也由自己決定。
獨立 IPv4 和 IPv6
每台伺服器都配有一個獨立 IPv4 地址和 IPv6,推理 API 或 Jupyter 可以直接繫結自己的網域。
SSH 金鑰登入
新增公鑰後即可免密碼連線。指紋以與 ssh-keygen 相同的方式顯示,一眼就能認出是哪個金鑰。
使用一個帳戶管理 GPU 和 VPS
在同一帳戶中管理 GPU 伺服器和普通 VPS,輕鬆將模型伺服器和網站伺服器分開部署。
一個帳戶令牌即可註冊
一個帳戶令牌即可註冊,儲存好令牌,在任何裝置上都能進入同一帳戶。
用 API 金鑰自動化
首次付款後,您將獲得一個 API 金鑰,以便通過代碼處理伺服器列表和管理任務。
GPU 伺服器可以在哪些地區使用?
HELPER VPS 在美洲、歐洲、中東、非洲和亞太地區的 40 個城市擁有伺服器。訂購 GPU 伺服器時會顯示可選地區;選擇靠近您的用戶和數據的地區,以獲得更快的回應速度。
德國
荷蘭
英國
法國
美國 7 個城市
加拿大
巴西
新加坡
日本 2 個城市
印度 2 個城市
澳洲 2 個城市
墨西哥
西班牙
瑞典
波蘭
南非
南韓
德國
荷蘭
英國
法國
美國 7 個城市
加拿大
巴西
新加坡
日本 2 個城市
印度 2 個城市
澳洲 2 個城市
墨西哥
西班牙
瑞典
波蘭
南非
南韓
智利
哥倫比亞
義大利
瑞士
芬蘭
土耳其
阿拉伯聯合大公國
以色列
沙烏地阿拉伯
奈及利亞
中國香港特別行政區
台灣
印尼
泰國
GPU 伺服器常見問題
關於 GPU 雲端伺服器租用價格、付款和配置選擇的解答
GPU 伺服器按小時付費嗎?
GPU 伺服器按月計費。L4 伺服器每月費用為 $241.19,在創建伺服器時支付,並每月以相同金額續費。每小時 $0.3304 的價格顯示出來,方便與其他服務進行比較。
一台 GPU 伺服器一個月多少錢?
NVIDIA L4 單卡伺服器每月約 $241.19,L4 雙卡伺服器約 $482.38,RTX PRO 6000 伺服器為 $671.44。該金額已包含 GPU、vCPU、記憶體、NVMe 磁碟、每月流量、獨立 IPv4 和 IPv6,沒有另外加收的配置費用。
L4 雙卡和 RTX PRO 6000 有什麼不同?
L4 雙卡是在一台伺服器上使用兩塊 24GB GPU 的配置,RTX PRO 6000 是一塊擁有 96GB 視訊記憶體的 GPU。分開部署兩個模型提供服務,或把工作分到兩塊卡上執行,適合 L4 雙卡;需要把大模型整個放進單卡視訊記憶體,適合 RTX PRO 6000。
用什麼付款方式租用 GPU 伺服器?
訂購 GPU 伺服器時,選擇付款方式並支付月費。首月付款後,伺服器將被創建,您可以在每個續費日支付相同金額來續費。退款將退還至您的帳戶餘額。
如果我不續費 GPU 伺服器會發生什麼?
如果您未在續費日付款,伺服器將被暫停。您可以在 3 天內續費以重新啟動它。3 天後,伺服器及其磁碟數據將被刪除,因此請提前備份訓練結果和模型文件。您可以在控制面板中查看下一個續費日。
CUDA 和 PyTorch 需要自己安裝嗎?
以基於 Ubuntu 24.04 和 CUDA、使用 Docker、Python、PyTorch、Ollama、Jupyter 等 AI 工具的環境為準提供說明。擁有 root 許可權,可以額外安裝所需版本的庫,也可以直接拉取已構建好的 Docker 映像檔執行。
GPU 會和別人共用嗎?
卡片上標明的 GPU 數量原樣配到您的伺服器上,全部 GPU 視訊記憶體都用於您的工作。L4 雙卡伺服器的兩塊都是您伺服器的 GPU,哪項工作交給哪塊 GPU 也由您決定。伺服器內的 CPU、記憶體、NVMe 磁碟也按卡片所標分配給您的伺服器,不會與他人的工作混在一起。
GPU 視訊記憶體大小為什麼重要?
模型權重和計算中間值都放在 GPU 視訊記憶體中,因此 GPU 視訊記憶體大小決定了能處理的工作規模。即使是同一個模型,所需視訊記憶體也會因精度、批大小、併發請求數而不同,請按自己的設定算出需求,再在 24GB、48GB、96GB 中選擇。
儲存空間不夠怎麼辦?
每台 GPU 伺服器都配有 250GB、500GB 或 900GB 的 NVMe 磁碟,模型檔案和工作資料可以放在伺服器上。需要長期儲存的資料集和成果另外放到物件儲存,GPU 伺服器磁碟只放目前使用的檔案,管理更輕鬆。想留足容量,請選擇配備更大磁碟的高配方案。
如何訂購 GPU 伺服器?
點擊購買按鈕,創建帳戶,選擇 GPU 伺服器類型和地區,選擇付款方式並下單。有關規格選擇或使用環境的問題,請在首次付款後立即在支援頁面上詢問。
GPU 伺服器指南
拿到 GPU 伺服器後可以馬上照做的指南文章
- 首次登入以 root 登入新伺服器並修改密碼的步驟,附上 Windows、Mac、Linux 上使用的 SSH 命令。
- 建立並新增 SSH 金鑰用 ssh-keygen 建立並新增金鑰,免密碼安全連線 GPU 伺服器的方法。
- 防火牆基礎設定只對需要的地方開放 Jupyter 或推理 API 連接埠、關閉其餘連接埠的防火牆設定示例。
顯示的價格以美元計,每小時價格僅供比較。實際按月付款,您可以在每個續費日支付相同金額來續費伺服器。
最短期限:1 個月 | 取消:隨時從控制面板刪除 | 如果未續費:暫停,3 天後刪除 | 已刪除伺服器的剩餘時間不予退款。退款將退還至您的帳戶餘額。
