捷智算云服务

随着GPU架构日趋复杂，尤其是Nvidia B系列（B300/B200/B100）、H系列（H200/H100）及A系列（A100/A800）等高端芯片的普及，服务器维修的门槛已被无限拔高。

面对H100、A100等高端GPU卡供不应求、采购周期长、成本高昂的行业现状，许多AI初创公司、开发者和科研机构在算力获取上面临巨大挑战。如何选择GPU服务器租赁服务，是许多公司或者开发者的难题。 ​

A100服务器作为高性能计算资源的代表之一，广泛应用于人工智能、大数据分析、科学计算等高算力领域。其搭载的NVIDIA A100 GPU拥有强大的并行计算能力，能够显著提升模型训练和数据处理效率。对于

当一台搭载NVIDIA H200的AI服务器心脏骤停，摆在企业面前的第一个难题往往不是技术，而是成本。一张H200模组维修费用报价单，数字背后究竟隐藏着哪些秘密？为什么同样是维修，价格差异会如此悬殊？

当行业目光还聚焦在B200、GB300时，一条“暗线”正在快速壮大——二手H100模组。云巨头清库存、初创公司降预算、政策补贴退坡，三重力量叠加，使得“二手H100模组”在2025年Q3的国内交易量同

在二手A100模组这个“江湖”里，练就一双“火眼金睛”是生存的必备技能。面对琳琅满目的选择，如何才能辨别真伪，评估优劣，确保自己买到的不是一块“定时炸弹”？今天，我们就来传授一套实用的“望、闻、问、切

在企业的算力投资决策中，CFO们手中永远有一本复杂的账本。当面临AI算力核心——A100模组的采购时，一个经典的问题摆在面前：是选择价格高昂、性能有保障的全新模组，还是选择性价比突出但暗藏风险的二手A

NVIDIA A100作为上一代AI算力的“顶梁柱”，依然是众多企业构建算力集群的首选。然而，全新A100模组高昂的价格让许多预算有限的团队望而却步。于是，二手A100模组市场应运而生，它像一片充满机

如果把2025年的AI竞赛比作一场拉力赛，那么“算力”就是赛车手脚下的油门。对多数团队来说，一次性采购整队赛车并不现实，于是“算力云显卡租赁”成了最经济的提速方案。今天我们把4090、L40、A100