越来越多同学、开发者、团队开始在算力云平台上租 GPU。
页面上一排 RTX 3090、RTX 4090、A100，看起来选择很多，但真正下单之前，很多关键信息其实并不透明。
这篇文章可以当作一份「租 GPU 前的检查清单」，重点放在几件事上：
- 先选显卡，再看平台
- 主流显卡在算力云平台上的价格大致在哪个区间
- 云主机和云容器到底差别在哪
- 如果打算长期租用，需要提前确认哪些细节
不讨论极端复杂的企业级场景，更多站在普通理性用户的视角，把容易踩坑的点捋一遍。
一、先确定显卡，再去选平台
在算力云平台上，显卡型号通常比平台名字更重要。
当前算力租赁市场最常见、讨论度最高的型号，基本绕不过这三张卡：
- RTX 3090
- RTX 4090
- A100 40G
下面是一份简化过的参数表，只作为对比用：
| 指标 | RTX 3090 | RTX 4090 | A100 40G |
|---|---|---|---|
| 架构 | Ampere | Ada Lovelace | Ampere |
| CUDA 核心数 | 10,496 | 16,384 | 6,912 |
| 显存容量 | 24 GB GDDR6X | 24 GB GDDR6X | 40 GB HBM2 |
| 显存带宽 | 936 GB/s | 1,008 GB/s | 1,555 GB/s |
| TDP 功耗 | 350 W | 450 W | 250 W |
| FP32 算力 | 35.6 TFLOPS | 82.6 TFLOPS | 19.5 TFLOPS |
| Tensor FP16 算力 | 142 TFLOPS | 330 TFLOPS | 312 TFLOPS |
具体数值你不需要死记硬背，更重要的是弄清楚：
这三张卡在真实任务中的定位和适用场景有什么差别。
1. RTX 3090：最便宜的 24G 入门卡
很多人第一次租算力时，最先看到的就是 RTX 3090。
它有几个明显特点：
- 24GB 显存，是入门玩大模型、图像生成的一个舒服下限
- 做个人实验、图像生成、小规模推理没什么压力
- 对 7B～13B 级别模型的推理和轻量微调基本够用
比较适合这些需求：
- 学深度学习课程，跑课上或论文中的中小型模型
- 想尝试 Stable Diffusion、Flux 一类的图像生成
- 预算有限，又想体验一下「真·算力卡」的感觉
如果你目前还在入门阶段，或者只是做一些 7B～13B 模型相关的工作，3090 依旧很有性价比。
2. RTX 4090：本地和云端的综合性价比主力
RTX 4090 在很多基准测试中表现非常激进，尤其是推理性能。
它的几个关键点是：
- 单卡 FP16 / Tensor 算力明显领先 3090
- 在不少 LLM 测试中，单卡推理性能已经可以追平甚至超过 A100 40G
- 适合个人 / 小团队做高性能开发、快速出图 / 出视频、跑 70B 级模型推理
如果你的使用习惯是：
- 高频做大模型推理与评估
- 需要频繁改 prompt 改模型，快速看结果
- 做原型 Demo 给用户看，希望响应尽可能快
那 4090 会是非常舒服的一张主力卡，特别适合短租、按量付费的场景。
3. A100 40G：面向数据中心的专业卡
A100 40G 基本可以看成算力云平台的「门面担当」。
它和消费级卡的差异，主要体现在这几方面：
- 40GB HBM2 显存，带宽和延迟都比 GDDR6X 更适合大规模训练
- 设计目标是多卡并行、长时间高负载，稳定性更好
- 常出现在科研环境、企业生产环境的训练和推理集群中
典型适用场景包括：
- 需要 40GB 显存的大模型训练任务
- 多卡、分布式训练，对带宽和延迟敏感
- 高频批量推理、高并发在线服务
可以简单归纳一下选型思路：
- 个人 / 小团队本地开发、图像生成、大模型推理 → 更偏向 RTX 4090，或者多张 3090 搭配
- 中等规模模型训练，想要更大的 batch、更长上下文 → A100 40G 更合适
- 预算非常紧，只想先玩 7B～13B → 3090 足够开始
- 正式生产环境、高并发 API 服务 → 优先 A100 或更新架构，比如 H100
二、怎么选算力云平台？租 GPU 不要只看“卡多少钱”
确定显卡型号之后，才是比价环节。
这一段比较容易出现误区：很多人只看 GPU 单价，而忽略了整机配置和隐性成本。
下面是两家常见平台的大致参考价（价格会随时间波动，这里只看区间和对比）：
1) AutoDL
- 国内较大的算力云服务平台，资源丰富、稳定性好，但价格略高一些
2) 晨涧云
- 淘宝上订单量好评率双TOP的算力租赁厂商，最近推出算力云平台官网(www.mornai.cn)，性价比高，易用且服务支持较好
以这两家的某一阶段价格为例：
| 算力平台 | RTX 3090 24G | RTX 4090 24G | A100 40G |
|---|---|---|---|
| AutoDL | 38 元/天 | 45 元/天 | 75 元/天 |
| 晨涧云 | 25 元/天 | 45 元/天 | 60 元/天 |
从这张表大概可以看出：
- 同一张卡，不同平台价格差挺大
- 有的平台在入门卡（3090）上更激进，有的平台在 A100 上更划算
不过，只看卡价是不够的。
1. CPU、内存、磁盘：也在悄悄影响你的体验
有的平台 GPU 单价看起来很香，但在 CPU / 内存 / 硬盘上会明显缩水，比如：
- 只给 16GB 或 24GB 内存，多进程训练或加载大模型时内存马上飙红
- 系统盘容量很小，装几个环境 + 模型就爆了
- 数据盘不大，换任务时不断删数据、重下载
这些问题不会在价格表上直接写出来，但一旦真的动手用起来，就会各种不顺心。
比较靠谱的做法是：
- 看 GPU 型号和单价的同时，把 CPU、内存、系统盘、数据盘配置一起看
- 尤其是长期使用时，要考虑自己未来是否要加大数据集和模型规模
2. 带宽慢也是一种“隐形成本”
如果你需要经常在本地和云端之间同步数据，或者要从外部源下载大模型，带宽就非常关键。
- 上传训练数据太慢，准备阶段就会消耗很多时间
- 模型每次都要慢吞吞下半天，其实也是在烧钱
所以在对比配置时，除了 GPU 和主机参数，也建议关注：
- 上行 / 下行带宽
- 是否限速
- 是否支持直接从常见模型仓库快速拉取
只有把这些因素加在一起看，才算是对“性价比”有一个完整评估。
三、云主机和云容器：到底该选哪个？
打开算力云平台的控制台，你很可能会看到两个入口：云主机 和 云容器。
很多新用户的第一反应是：
“这俩有啥区别？哪个更好？”
直接说结论：不是谁更好，而是谁更适合你的使用习惯。
可以先粗略这么理解：
- 云主机：就是一台在云上的完整电脑（带 GPU），系统都是你的
- 云容器：是在共享内核上开的轻量环境，更像“打包好的运行环境”
1. 核心差异一览
| 对比维度 | 云主机 | 云容器 |
|---|---|---|
| 操作系统隔离 | 一台独立 OS，内核和系统完全属于你 | 共享宿主机内核，进程级隔离 |
| 启动速度 | 一般几十秒到几分钟 | 通常几秒到十几秒 |
| GPU 性能 | 普通虚拟化损耗 5–10%，直通时可低到 0–3% | 多数场景下接近 0–5%，更接近原生 |
| 独占性 | 更容易做整机、整卡独占 | 可整卡独占，也支持 MIG / MPS 等切分 |
| 使用体验 | 像远程操作一台服务器，支持 SSH / 远程桌面 | 通常偏命令行 + SSH，更面向 Linux 用户 |
| 弹性与扩展 | 调整规格往往需要重建或重启实例 | 镜像重置、迁移更灵活，适合集群与分布式训练 |
| 典型计费 | 以实例为单位，按天 / 按月更常见 | 以容器规格 + 实际时长计费，按小时更灵活 |
2. 场景化地说一句话
- 云主机：你想要一台「完整的远程电脑」，哪怕稍微重一点，也要熟悉的体验，那就是云主机。
- 云容器：你更在意启动快、弹性好、资源利用率高，习惯用命令行，那就选云容器。
3. 在 AI / 大模型场景如何选择？
简单给一套实用建议：
- 新手、长期稳定训练、希望慢慢折腾环境 → 先用云主机
- 经常跑短任务、做批量推理、要搞分布式训练 → 选择云容器更顺手
- 预算充足、追求极致性能、不在乎一次性投入 → 可以考虑裸金属整机（无虚拟化损耗）
裸金属通常是 4 卡、8 卡整机租用，多按月甚至按年计费，更像是企业或者课题组会选的方案。
四、打算长期用？那就提前多问几句
不少人一开始只是租一两天试试，
结果项目越做越大，最后变成长租用户。
如果你从一开始就大概率会长期使用，建议提前关注这些问题。
1. 长租有没有真正划算？
大多数平台在长租时都会给一些折扣：
- 常见是按天价格打个 8～9.5 折
- 有的首单优惠力度很大，但续租就恢复原价
因此，和其说盯着“打了几折”，不如直接对比：
- 同一配置下，30 天合计多少钱
- 到期续租还是这个价吗
看总价，比看折扣数字更实际。
2. 实例到期后，数据会保留多久？
这个细节很多人第一次用时都没注意，第二次就被坑醒了。
所谓数据保留周期，是指：
实例到期下线后，系统和数据还能在平台上存放多久。
常见情况有：
- 有的平台到期就直接清盘，不做任何保留
- 有的平台支持按存储容量付费长期保留
- 也有平台会给一个固定的免费保留期，比如 7～15 天之类
如果你属于「忙完一阶段，隔一阵再回来接着搞」这种使用模式，数据保留周期就非常关键。
3. 能不能在保留系统的前提下换卡 / 升配？
长期项目几乎都会遇到这类需求：
- 模型越做越大，需要更大显存
- 数据集扩容，需要更大磁盘空间
- 想从 3090 换到 4090 或 A100，但又不想重装环境
这时候，一个非常加分的能力是：
支持「保留系统换卡」和在线升降配。
如果平台允许你在不动系统盘的前提下切换 GPU 型号、调整内存和磁盘，那长期体验会好很多。
反过来，要是每次换卡都要重装系统，那环境迁移的时间成本其实也在吃你的算力预算。
总结：把算力当资源，而不是盯着“最贵那张卡”
最后再把核心思路收拢一下：
- 选型顺序上：先想清楚任务，再定显卡型号，最后才选平台。
- 比价时：不要只看 GPU 单价，要一起看 CPU、内存、盘、带宽和平台的稳定性。
- 用途上：新手优先用云主机，进阶用户和需要弹性的任务可以多考虑云容器或裸金属。
- 打算长期用：提前问清楚长租价、数据保留周期、是否支持保留系统换卡和升配。
对大多数用户来说，目标从来不是“租到最贵的卡”，而是用合理的成本，把项目稳定地做完，把论文按时交出去，把产品原型跑通。
算力云平台越来越多，卷价格也好，卷配置也好，对用户来说是好事。
但真正需要你花时间搞清楚的，还是那几件最基本的事情：自己要做什么，这些资源是否真的匹配你的需求。
