GPU 服务器租用,NVIDIA L4 与 RTX PRO 6000
按小时价格比较、按月使用的 GPU 云服务器
- NVIDIA L4 与 RTX PRO 6000
- NVMe 磁盘与独立 IPv4
- 用于 AI 推理和渲染
GPU 云服务器是从数据中心租用配备图形处理单元(GPU)的服务器,用于处理 AI 推理、模型微调、视频处理和渲染等并行计算。HELPER VPS GPU 云服务器租用价格从每小时 $0.3304 起,实际按月发票支付。
NVIDIA L4
24GB GPU 显存
033$/ 小时
每月约 $241
- L4 1块,24 GB
- 8 vCPU
- 32 GB RAM
- 250 GB NVMe
- 每月 5 TB 流量
NVIDIA L4 2块
48GB GPU 显存
066$/ 小时
每月约 $482
- L4 2块,48 GB
- 16 vCPU
- 64 GB RAM
- 500 GB NVMe
- 每月 8 TB 流量
RTX PRO 6000
96GB GPU 显存
67144$/ 月
按月计费
- RTX PRO 6000 1块,96 GB
- 18 vCPU
- 96 GB RAM
- 900 GB NVMe
- 每月 10 TB 流量
如果是不用 GPU、长时间使用 CPU 核心的工作 独享 CPU VPS
GPU 云服务器用于哪些工作?
GPU 擅长把同一种计算拆成数千份同时处理。因此在矩阵运算多的 AI 工作和按像素处理的视频工作中,与 CPU 服务器差距很大。下面整理了租用 GPU 服务器的四种典型用途。
AI 模型推理与 API 服务
把训练好的语言模型、图像生成模型、语音识别模型部署在服务器上,每次收到请求就生成结果返回。用 Ollama 或自建的 Python 服务器运行模型,通过独立 IPv4 地址与自己的应用对接。
模型微调与实验
适合用自己的数据对公开模型进一步训练的微调,以及不断调整超参数进行的实验。在 Jupyter 中边改代码边看结果,用 PyTorch 持续训练。
视频转换与流媒体处理
把大量视频转换格式或降低分辨率,以及接收并处理实时流的工作,使用 GPU 的视频处理引擎可以节省 CPU 核心,同时运行多个任务。
3D 渲染与数据分析
3D 场景渲染、科学计算、大量数据的并行分析等可以细分计算的工作,也很适合 GPU 服务器。成果保存在充裕的 NVMe 磁盘上,在每月流量范围内下载。
L4 和 RTX PRO 6000,该选哪种 GPU?
三种配置都使用相同的付款方式和相同的管理页面,最大的区别是 GPU 显存大小。先看要部署的模型和数据能否放进 GPU 显存,再考虑同时处理的请求数,就容易选择了。
NVIDIA L4
低功耗的数据中心 GPU 单卡
适合人群
- 小型语言模型和图像模型的推理
- 视频转换与流媒体处理
- 首次使用 GPU 服务器的个人项目
- 想用低小时价格控制成本时
NVIDIA L4 2块
一台服务器同时使用两块 GPU 的配置
适合人群
- 分开部署两个模型同时提供服务
- 分到两块 GPU 上运行的训练实验
- 保障请求量大的推理 API 的吞吐量
- CPU 和内存也需要翻倍的工作
RTX PRO 6000
配备 96GB 显存的大型 GPU 单卡
适合人群
- 占用大量 GPU 显存的大模型
- 大批量运行的微调
- 高分辨率 3D 渲染与仿真
- 想用单卡完成大型工作的团队
GPU 按小时好还是按月好?
了解 GPU 云服务器租用时,大多是按小时价格比较。每天只开几个小时的实验用小时价格方便,像服务一样24小时运行的服务器,则更看重一个月要多少钱。即使是同一块 GPU,使用方式不同,要看的数字也不同。所以建议先确定每天要开几个小时。
为方便比较,HELPER VPS 以小时价格显示 L4 服务器,实际按月付款。小时价格乘以每月约730小时得出的金额就是卡片下方的月费,RTX PRO 6000 则直接显示月费。小时价格和月费一起看,无论用哪种方式比较都很容易。
月度账单金额固定,便于预算。对于常驻服务如推理 API 或机器人,或持续数天的训练,无需计算小时数,每月支付相同金额以保持服务器运行。即使是长时间的训练也能从头到尾一气呵成。
GPU 服务器和普通 VPS 有什么不同?
普通 VPS 是分配 vCPU、内存和磁盘的服务器,计算全部由 CPU 承担。GPU 服务器在此基础上整块配备 GPU,把矩阵乘法这类大量重复的相同计算交给 GPU,CPU 负责数据准备和请求处理。两种器件分工合作,整体工作更快完成。
GPU 有自己独立的显存。模型权重和计算中间值都放在 GPU 显存中,因此决定工作规模的往往是 GPU 显存而非服务器内存。L4 单卡 24GB,RTX PRO 6000 为 96GB。L4 双卡服务器同时使用两块 24GB GPU,可以把模型拆开部署,或把工作分成两份运行。
网站、数据库和普通机器人无需 GPU 也能正常运行,因此云 VPS 更适合它们。当您自己运行 AI 模型或大量处理视频时添加 GPU 服务器,其余服务放在实惠的 VPS 上,以保持整体成本较低。
GPU 服务器租用多少钱?
NVIDIA L4 单卡服务器每小时 $0.3304,每月约 $241.19。L4 双卡每小时 $0.6608,RTX PRO 6000 每月 $671.44,vCPU、内存、NVMe 磁盘、流量和 IP 地址全部包含在此价格中。
按 GPU 显存选择的价格
分为 24GB、48GB、96GB 三档,可按要部署的模型大小直接选择。GPU 越多,CPU、内存、磁盘和流量也随之增加。
配置全包的固定价
卡片上标明的价格已包含 GPU、vCPU、内存、NVMe 磁盘、每月流量、独立 IPv4 和 IPv6,计算简单。
按月发票支付
在每个账单日支付月度费用以保持服务器运行。无需注册信用卡,无合同期限:只需在需要时支付。
数字看 HELPER VPS
在一个账户中选择40个地区、12个操作系统和10个一键应用,并立即支付。以下数字基于当前在售内容。
40
数据中心地区
12
操作系统
10
一键应用
$0.33
本产品起价(月)
在 GPU 服务器上直接使用的 AI 工具
在 Ubuntu 24.04 和 CUDA 之上部署 Docker、Python、PyTorch、Ollama、Jupyter,用熟悉的方式开始工作。
- Ubuntu 24.04 + CUDA
- Docker
- Python
- PyTorch
- Ollama
- Jupyter
选择 HELPER VPS GPU 服务器的理由
独享整块 GPU 的服务器
卡片上标明的 GPU 数量原样配到您的服务器上,全部 GPU 显存都可用于您的模型和数据。
充裕的 NVMe 磁盘
配备 250GB 到 900GB 的 NVMe 磁盘,模型文件、数据集和训练结果都能直接放在服务器上。
与 GPU 匹配的 CPU 和内存
L4 单卡配 8 vCPU 和 32GB,RTX PRO 6000 配 18 vCPU 和 96GB,避免数据准备环节让 GPU 空等。
root 权限,自由安装
在驱动之上自行安装所需版本的框架和库,服务的运行方式也由自己决定。
独立 IPv4 和 IPv6
每台服务器都配有一个独立 IPv4 地址和 IPv6,推理 API 或 Jupyter 可以直接绑定自己的域名。
SSH 密钥登录
添加公钥后即可免密码连接。指纹以与 ssh-keygen 相同的方式显示,一眼就能认出是哪个密钥。
使用一个账户管理 GPU 和 VPS
在同一账户中管理 GPU 服务器和普通 VPS,轻松将模型服务器和 Web 服务器分开部署。
一个账户令牌即可注册
一个账户令牌即可注册,保存好令牌,在任何设备上都能进入同一账户。
用 API 密钥自动化
首次付款后,获取 API 密钥以通过代码处理服务器列表和管理任务。
GPU 服务器可以在哪些地区使用?
HELPER VPS 在美洲、欧洲、中东、非洲和亚太地区的40个城市部署服务器。订购 GPU 服务器时会显示可选地区,选择离用户和数据近的地方,响应更快。
德国
荷兰
英国
法国
美国 7 个城市
加拿大
巴西
新加坡
日本 2 个城市
印度 2 个城市
澳大利亚 2 个城市
墨西哥
西班牙
瑞典
波兰
南非
韩国
德国
荷兰
英国
法国
美国 7 个城市
加拿大
巴西
新加坡
日本 2 个城市
印度 2 个城市
澳大利亚 2 个城市
墨西哥
西班牙
瑞典
波兰
南非
韩国
智利
哥伦比亚
意大利
瑞士
芬兰
土耳其
阿拉伯联合酋长国
以色列
沙特阿拉伯
尼日利亚
中国香港特别行政区
台湾
印度尼西亚
泰国
GPU 服务器常见问题
关于 GPU 云服务器租用价格、付款和配置选择的解答
GPU 服务器按小时付费吗?
GPU 服务器按月计费。L4 服务器每月费用为 $241.19,创建服务器时支付,每月续费金额相同。每小时 $0.3304 的价格显示出来是为了方便与其他服务进行比较。
一台 GPU 服务器一个月多少钱?
NVIDIA L4 单卡服务器每月约 $241.19,L4 双卡服务器约 $482.38,RTX PRO 6000 服务器为 $671.44。该金额已包含 GPU、vCPU、内存、NVMe 磁盘、每月流量、独立 IPv4 和 IPv6,没有另外加收的配置费用。
L4 双卡和 RTX PRO 6000 有什么不同?
L4 双卡是在一台服务器上使用两块 24GB GPU 的配置,RTX PRO 6000 是一块拥有 96GB 显存的 GPU。分开部署两个模型提供服务,或把工作分到两块卡上运行,适合 L4 双卡;需要把大模型整个放进单卡显存,适合 RTX PRO 6000。
用什么付款方式租用 GPU 服务器?
订购 GPU 服务器时,选择支付方式并支付月费。首月费用支付后,服务器即被创建,您可以在每个续费日期支付相同金额来续费。退款将退至您的账户余额。
如果我不续费 GPU 服务器会怎样?
如果您在续费日期未支付费用,服务器将被暂停。您可以在 3 天内续费以重新启动服务器。3 天后,服务器及其磁盘数据将被删除,因此请提前备份训练结果和模型文件。您可以在控制面板中查看下一个续费日期。
CUDA 和 PyTorch 需要自己安装吗?
以基于 Ubuntu 24.04 和 CUDA、使用 Docker、Python、PyTorch、Ollama、Jupyter 等 AI 工具的环境为准提供说明。拥有 root 权限,可以额外安装所需版本的库,也可以直接拉取已构建好的 Docker 镜像运行。
GPU 会和别人共用吗?
卡片上标明的 GPU 数量原样配到您的服务器上,全部 GPU 显存都用于您的工作。L4 双卡服务器的两块都是您服务器的 GPU,哪项工作交给哪块 GPU 也由您决定。服务器内的 CPU、内存、NVMe 磁盘也按卡片所标分配给您的服务器,不会与他人的工作混在一起。
GPU 显存大小为什么重要?
模型权重和计算中间值都放在 GPU 显存中,因此 GPU 显存大小决定了能处理的工作规模。即使是同一个模型,所需显存也会因精度、批大小、并发请求数而不同,请按自己的设置算出需求,再在 24GB、48GB、96GB 中选择。
存储空间不够怎么办?
每台 GPU 服务器都配有 250GB、500GB 或 900GB 的 NVMe 磁盘,模型文件和工作数据可以放在服务器上。需要长期保存的数据集和成果另外放到对象存储,GPU 服务器磁盘只放当前使用的文件,管理更轻松。想留足容量,请选择配备更大磁盘的高配方案。
如何订购 GPU 服务器?
点击购买按钮,创建账户,选择 GPU 服务器类型和区域,选择支付方式并下单。关于选择规格或使用环境的问题,请在首次支付后立即在支持页面上咨询。
GPU 服务器指南
拿到 GPU 服务器后可以马上照做的指南文章
- 首次登录以 root 登录新服务器并修改密码的步骤,附上 Windows、Mac、Linux 上使用的 SSH 命令。
- 创建并添加 SSH 密钥用 ssh-keygen 创建并添加密钥,免密码安全连接 GPU 服务器的方法。
- 防火墙基础设置只对需要的地方开放 Jupyter 或推理 API 端口、关闭其余端口的防火墙设置示例。
显示的价格以美元为单位,小时价格用于比较。实际按月支付,您可以在每个续费日期支付相同金额来续费服务器。
最短期限:1 个月 | 取消:随时从控制面板删除 | 未续费:暂停,3 天后删除 | 已删除服务器的剩余时间不予退款。退款将退至您的账户余额。
