“整机租用、按月起租” 是多数中小算力平台的默认规则。这套逻辑服务于追求机架利用率的供应商，却让用户的真实需求被强行裁剪。
一个训练阶段只需单卡显存，却要为八卡硬件买单。包月周期内，即使GPU利用率已降至零，计费时钟仍在滴答作响。核心矛盾是资源粒度与业务需求的严重脱节。这种模式尤其不适合：
传统整机租用看似单价低，但综合成本黑洞巨大。单卡租用模式则将资源控制权交还给用户。
从计费灵活性看，包月是固定成本，单卡按需是可变成本。面对不确定性高的项目，后者能形成显著的财务缓冲。从技术适配性看，单卡模式支持用户根据任务队列，动态调整卡数和配置，实现异构调度。
资源粒度： 整机租用必须接受固定规格；单卡租用可精确到1张GPU。
计费单元： 整机通常按“月”或“年”；单卡可支持按“小时”或“天”。
配置弹性： 整机升级意味着整体更换，周期长；单卡可随时增减，无感切换。
**如何挑选可靠的4090单卡租用服务：五个硬核参数 **
脱离实际参数的对比都是空谈。选择4090单卡租用，必须穿透宣传，紧盯技术细节。
首先确认是否为物理单卡隔离。虚拟化切分的vGPU存在资源争抢风险，影响显存带宽。其次是网络性能，单卡也需保障上行带宽，避免数据吞吐成为瓶颈。
卡型真实性： 是否为满血版Ada Lovelace架构，显存24GB。
计费精度： 是否支持按小时计费，关机是否停止计费。
镜像环境： 预置框架（PyTorch，TensorFlow）版本与CUDA驱动兼容性。
**极智算JYGPU：如何实现真正的弹性单卡算力交付 **
极智算jygpu.com的模式核心是产品化交付GPU裸金属。这不同于简单的虚拟化切割，而是将每一张物理GPU连同其宿主服务器资源，通过云化调度实现分钟级交付。
其GPU云主机产品线，用户可直接选择单张4090进行部署。底层是物理隔离的裸金属服务器，确保了性能无损与安全隔离。这种架构让即开即用和按量计费成为可能，无需为闲置资源付费。
24小时人工客服并非简单的线上应答，而是由具备运维排障能力的工程师团队支持。当遇到驱动异常、环境配置等问题时，能提供直达底层的解决方案。
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