模型训练
在专用 NVIDIA GPU 上训练 CNN、Transformer 和扩散模型。完整 CUDA 访问权限，NVMe 高速数据加载，NCCL 支持多 GPU 训练。
深度学习 GPU 服务器
在以下位置训练模型
专用GPU。
NVIDIA A100、RTX 5090 和 RTX 4090，完整 PCI 直通，非共享资源。
NVMe 存储，快速加载数据。独立云服务商，自 2008 年起。
超过 122,000 名用户信赖 Cloudzy。14 天无理由退款。
起价 $14.47/mo · 五折优惠 · 无需信用卡
~ ssh root@vps-001 已连接
$ ssh root@gpu-srv-001
Welcome to Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
name, memory.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
True
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
深度学习 GPU 服务器概览
Cloudzy 深度学习 GPU 服务器 使用 NVIDIA A100、H100 和 H200 GPU，全程 PCI 直通。 AMD EPYC CPU， NVMe 存储， DDR5 内存，以及 40 Gbps 上行带宽,覆盖 13 个节点。CPU 方案起价 $2.48/mo；GPU 方案详见定价页面。 Cloudzy 已服务 122,000+ 用户自 2008，评分 4.7/5 Trustpilot 评分。 14天 所有方案均提供退款保障。
- 起价
- $2.48 / 月
- 配置
- 60 秒
- 地区
- 全球 13 个
- 在线率 SLA
- 99.95%
- 退款
- 14天
- 成立
- 2008
开发者为何选择 Cloudzy
懂技术的 最喜爱的
买家真正会拿来比较的四件事,我们都做到位了。
高规格基础设施
最新一代 AMD EPYC、纯 NVMe 存储、DDR5 内存、40 Gbps 上行带宽。每个档位都拥有领先的单核性能。
无风险试用
全部方案均有 14 天退款保证。无理由退款。无开通费。随时可在面板取消。
99.95% 在线率 SLA
13 个节点全部自动化监控。过去 30 天的 SLA 公开发布在 status.cloudzy.com,毫无隐藏。
7×24 小时真人支持
在线聊天与工单回复通常在 5 分钟内。是工程师,不是念稿员。中位数解决时间不到 1 小时。
使用场景
开发者为何选择
Cloudzy 深度学习 GPU 服务器。
微调 LLM
在 A100 或 H100 上微调 Llama、Mistral 或 Gemma。24 GB VRAM 支持 QLoRA，80 GB 支持全量微调。NVMe 高速写入检查点，不阻塞训练进程。
推理服务
通过 vLLM、TGI 或 Triton 在专用 GPU 上部署模型。PCI 直通意味着完整 VRAM 和全速时钟，性能与裸金属一致。
计算机视觉
目标检测、图像分割、图像生成。GPU 加速 OpenCV、YOLO、Stable Diffusion。NVMe 保障训练数据管道持续供给，无瓶颈。
研究与原型设计
Jupyter Notebook、实验追踪、超参数调优。按需启动 GPU 服务器，运行实验，用完即停。14 天退款保障，新项目风险极低。
数据预处理
RAPIDS、cuDF、cuML。GPU 加速大规模数据处理。在训练前完成数据清洗、转换和特征工程。NVMe 高速读取保持 GPU 利用率持续在线。
60s
配置
40 Gbps
上行链路
NVMe专用
存储
13
地区
99.95%
在线率 SLA
14 days
退款
全球网络
13 个节点。四大洲覆盖。
一键即达。
将深度学习 GPU 服务器部署到离用户尽可能近的位置。北美和欧洲 P50 中位延迟低于 10 ms。
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-brn-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-syd-1
定价
用多少付多少。 就这么简单。
按小时、月或年付费。无出网流量费。无承诺期。当前 五折优惠 全部方案。
最受欢迎
4 GB DDR5
入门级 GPU 工作负载 · 微调准备
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立即部署 14 天退款保证
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
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8 GB DDR5
训练数据管道 · 数据预处理
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立即部署 14 天退款保证
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- 独享 IPv4 + IPv6
- Root SSH 访问权限 · KVM
16 GB DDR5
多 GPU 协调 · 模型部署
$49.98 /mo
$99.95/mo −50%
立即部署 14 天退款保证
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
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- Root SSH 访问权限 · KVM
32 GB DDR5
大规模训练 · 分布式计算
$109.975 /mo
$219.95/mo −50%
立即部署 14 天退款保证
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- 独享 IPv4 + IPv6
- Root SSH 访问权限 · KVM
常见问题 — 深度学习 GPU 服务器
常见问题, 直接回答。
提供哪些 GPU？
NVIDIA A100（1x、2x、4x）、H100（1x、2x）和 H200（1x、2x、4x）。全部采用 PCI 直通，GPU 专属分配给您的虚拟机，不共享。完整 VRAM、全速时钟、完整 CUDA 访问权限。当前 GPU 方案详情和可用情况请查看定价页面。
GPU 是共享还是独占？
独占。PCI 直通让您的虚拟机独享物理 GPU 访问权限。CUDA、NVENC、NCCL 的行为与裸金属完全一致。无时间片共享，无 MIG 分区，GPU 本身无虚拟化开销。
支持哪个 CUDA 版本？
GPU 方案预装 CUDA 镜像，当前为 Ubuntu LTS 上的 CUDA 12.x。由于您拥有完整 root 权限，可自行安装任意 CUDA 版本。PyTorch、TensorFlow、JAX 及其他框架均可通过 pip 或 conda 正常安装。
深度学习需要多少 VRAM？
取决于你的模型。用 QLoRA 微调 7B LLM，24 GB 就够了。全量微调 7B 模型需要 40 GB 以上。从头训练大模型或运行 fp16 70B 推理需要 80 GB（A100）。根据模型的显存占用选择对应的 GPU 方案。
可以做多 GPU 训练吗？
可以。配备 2x 或 4x GPU 的方案支持 NCCL 分布式训练。PyTorch DDP、DeepSpeed、FSDP 均可正常使用。NVMe 存储在保存检查点时不会阻塞训练流程。
GPU 方案有退款保障吗？
有，14 天全额退款，无需任何理由。跑完实际训练任务，测完推理流水线。如果 GPU 服务器达不到你的要求，全额退款。
开通有多快?
支付确认后 60 秒内即可使用。GPU 方案启动时附带预配置的 CUDA 镜像，nvidia-smi 立即响应。安装好框架，几分钟内开始训练，无需等待数小时。
可以用于生产环境的推理吗？
可以。独享 GPU、99.95% 正常运行时间 SLA、独享 IPv4。在负载均衡器后部署 vLLM、Triton 或自定义推理服务器。40 Gbps 网络带宽可承载高吞吐量的推理流量。
还包括 CPU 和存储吗？
包括。GPU 方案配备 AMD EPYC CPU（12 到 64 个 vCPU，视方案而定）、DDR5 RAM（48 到 768 GB）以及 NVMe 存储（500 GB 到 6 TB）。CPU 负责数据预处理，GPU 专注训练，NVMe 保证数据加载速度。
与云端 GPU 服务商相比，定价如何？
Cloudzy GPU 方案使用独享硬件，无时间片共享开销。定价在价格页面公开展示，按月和按年计费，不收取隐性的计算时长费用。14 天退款保障，先测试再决定。