算力租赁 · 显卡租用 · 按小时计费
GPU服务器租用 · 按显存选显卡
从 RTX 4090 到 H100，按小时计费、预付余额扣除，关机不计算力费用。预装 PyTorch 与 CUDA 深度学习环境，开机即用。显卡租用同样不需要实名认证，一个邮箱加一笔加密货币充值即可开机。
起步价
$0.45/小时
最大显存
80 GB
配置数量
6 种
最低充值
$20
实名认证
不需要
要点
GPU服务器租用多少钱？显卡租用怎么计费？
安云主机提供 GPU服务器租用与显卡租用，共 6 种配置，从 RTX 4090（24 GB 显存）到 H100 80GB，$0.45/小时起，最大单卡显存 80 GB。算力租赁按小时计费、从预付余额扣除，关机不计算力费用；无需实名认证，支持 USDT 等加密货币充值，最低充值 $20。预装 PyTorch、CUDA 与 vLLM 等深度学习环境，开机即用。适合大模型推理、LoRA 微调、Stable Diffusion 出图与训练任务。
按显存排序
全部显卡配置与显存对照
表格按显存从小到大排列，不按价格 —— 模型放不进去的时候，价格再低也没有意义。
| 配置 | 显卡 | 显存 | vCPU | 内存 | 数据盘 | 时租 | 月租 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 性价比最高的通用卡：中小模型推理、Stable Diffusion 出图、LoRA 微调。 | RTX 4090 | 24 GB | 16 | 64 GB | 500 GB | $0.45 | $219 | 询价 |
| 比 4090 多 8 GB 显存与更高带宽，适合刚好卡在 24 GB 门槛上的模型。 | RTX 5090 | 32 GB | 16 | 64 GB | 500 GB | $0.68 | $329 | 补货中 |
| 锐算 4090 双卡 GR-4090X2 两张 4090，每张 24 GB，显存不合并：并行出图、数据并行微调、同时跑多个推理服务。 | RTX 4090 PCIe | 24 GB 合计 48 GB | 32 | 128 GB | 1000 GB | $0.86 | $419 | 询价 |
| 锐算 L40S GR-L40S 48 GB 专业卡，带 ECC 显存：长时间微调与需要稳定性的生产推理。 | NVIDIA L40S | 48 GB | 24 | 128 GB | 1000 GB | $1.15 | $559 | 询价 |
| 锐算 A100 80G GR-A100 80 GB HBM2e 显存与很高的显存带宽：大模型量化推理、70B 级 QLoRA 微调，以及中小模型的完整训练。 | NVIDIA A100 80GB | 80 GB | 32 | 256 GB | 2000 GB | $1.85 | 仅时租 | 询价 |
| 单卡吞吐最强的一档：显存与 A100 同为 80 GB，优势在更高的显存带宽与原生 FP8 支持。 | NVIDIA H100 80GB | 80 GB | 32 | 256 GB | 2000 GB | $2.95 | 仅时租 | 补货中 |
时租价格以美元计，从预付余额中按小时扣除。按小时取整，不足一小时按一小时计。 月租仅部分配置提供，适合常驻推理服务。
实际花费
算力租赁按小时计费，到底是多少钱
以 锐算 4090（$0.45/小时）为例，这是几种常见任务的实际花费。 算力租用最容易被低估的不是单价，而是忘记关机。
| 任务 | 时长 | 花费 |
|---|---|---|
| 跑通一个推理 Demo | 1 小时 | $0.45 |
| 一次 LoRA 微调 | 4 小时 | $1.80 |
| 一整个工作日 | 8 小时 | $3.60 |
| 忘记关机一整周 | 168 小时 | $75.60 |
最后一行是重点。余额扣完会自动关机并保留数据 72 小时， 但在那之前的费用照扣 —— 请设置好自动关机，或只充值你打算花的金额。
预装环境
深度学习环境预装，开机即用
全部镜像都是固定版本，不是“最新版” —— 一个会在你脚本底下变动的镜像， 比没有镜像更麻烦。
显存需要多大？
粗算：FP16 精度下，模型参数量 × 2 是显存下限（7B 模型约 14 GB）， 再预留 1.2–1.5 倍给上下文与框架开销。4-bit 量化后约为参数量 × 0.6 （70B 模型约 42 GB）。训练所需显存取决于方式：全参数微调约为 FP16 推理的 8 倍（每参数 16 字节），LoRA 略高于推理，QLoRA 接近 4-bit 推理。
按用途选型
推理、微调还是训练
这一页的边界
关于显卡租用，我们说清楚的几件事
- 高端卡的库存不稳定，缺货是常态。我们显示缺货，而不是接下不能交付的订单再让你等。
- 消费级卡（4090、5090）没有 ECC 显存，也不支持 NVLink。长时间训练请用专业卡。
- 多卡实例的显存不会合并成一块。两张 24 GB 卡不等于一张 48 GB 卡。
- 我们不提供模型、数据集与训练服务，只提供机器。用途的合法性由使用者负责， 具体见可接受使用政策。
常见问题
关于 4090租用与显存选择
GPU 服务器怎么计费？按月还是按小时？
按小时计费，从预付余额中扣除，按小时取整，不足一小时按一小时计。这是算力租用的通行做法 —— 一次 LoRA 微调可能只需要四个小时，按月租不合理。部分常驻推理场景提供月租价格，在配置表中标出。最低充值 $20，充值使用加密货币，无需绑定信用卡。
关机之后还扣费吗？
关机期间不收取算力费用，数据盘按 $0.06/GB/月 计费，这部分照常从余额扣除。
余额用完了会怎样？我的数据会丢吗？
余额归零时实例自动关机并保留 72 小时，数据不删除。72 小时内充值即可原样开机。
我的模型需要多大显存？
粗略估算：FP16 精度下，模型参数量乘以 2 就是显存需求的下限（7B 模型约 14 GB），再加上上下文缓存与框架开销，实际需要预留 1.2 至 1.5 倍。4-bit 量化后约为参数量的 0.6 倍（70B 模型约 42 GB）。训练所需显存远高于推理，且倍数取决于训练方式：全参数微调在混合精度 + Adam 下约为每参数 16 字节，约是 FP16 推理的 8 倍（13B 约需 208 GB，本目录任何一张卡都放不下）；LoRA 只比推理略高，多出的主要是激活值；QLoRA 接近 4-bit 推理的水平。本目录的显卡适合 LoRA 与 QLoRA，全参数微调请按 8 倍估算后再选型。
4090 和 A100 该选哪个？
如果模型能放进 24 GB 显存，4090 的单位算力性价比明显更高，推理与出图都建议用它。A100 的价值在于 80 GB 显存与更高的显存带宽 —— 只有当模型放不下 4090，或者你在做全参数微调与训练时，多付的钱才换得到东西。
需要实名认证吗？
不需要。与本站其他产品一致：一个可收信的邮箱即可开通，不上传证件，不绑定手机号。充值使用加密货币，不经过银行卡通道。
预装了哪些环境？可以自己装吗？
提供 6 种预装镜像，包括 PyTorch、TensorFlow、vLLM 与 ComfyUI，均为固定版本而非“最新版”，避免镜像在你脚本底下变动。也提供纯净的 Ubuntu + 驱动镜像，可以完全自己搭。
可以多卡训练吗？
可以，但要看配置。本目录目前只有锐算 4090 双卡是多卡实例，两张卡走 PCIe 而非 NVLink，张量并行的通信开销明显，更适合数据并行。A100 与 H100 在本目录均为单卡配置：卡型本身支持 NVLink，但没有第二张卡就用不上，规格表里也标注为「单卡，不适用」。需要多卡 NVLink 的方案请先提交工单询问，我们不在页面上承诺没有上架的东西。