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同型号 GPU

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机器在亚太及更多地区。印度、东南亚、拉美和欧洲的开发者延迟都低。

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浏览器里就能用。不用 SSH,不用配环境。

GPU 型号库存CloudGPU市场价
H20 96G国内特供 Hopper 架构,超大 HBM3库存紧张$1.29/hr—
Ascend 910B 64GNPU —— 只支持 CANN / MindSpore / PyTorch-NPU库存紧张$0.95/hr—
A800 80GChina-spec A100库存紧张$1.09/hr$2.17/小时
H800国内特供 H100,NVLink 限速 400Gb/s库存紧张$1.79/hr$3.99/小时

市场价为 2026 年 4 月同规格 SKU 的观察值。「—」表示市面上没有这张卡。

性能和适用场景

光看价格挑不出合适的卡。L20、H20 和昇腾 910B 是国内特供,美国云上买不到 —— 它们的显存和带宽组合很特别,值得单独比一比。

GPU架构VRAMFP16 TFLOPS带宽适合做什么
H20 96G
国内特供 Hopper 架构,超大 HBM3
Hopper96 GB1484000 GB/s70B–120B 推理、长上下文、MoE 模型
Ascend 910B 64G
NPU —— 只支持 CANN / MindSpore / PyTorch-NPU
Ascend64 GB3201200 GB/s合规的国产化训练,MindSpore / PyTorch-NPU 负载
A800 80G
China-spec A100
Ampere80 GB3122039 GB/sFP32/FP16 训练 30B–70B,大显存科研
H800
国内特供 H100,NVLink 限速 400Gb/s
Hopper80 GB9893350 GB/s前沿训练、70B 以上微调、FP8 推理

显存决定能装多大的模型

24 GB 能跑 FP16 的 7B,或者量化后的 30B。48 GB 能跑 FP16 的 13B,或者量化后的 70B。96 GB 跑 FP16 的 70B 很宽裕。

Mem bandwidth = tokens/sec

大模型推理的吞吐跟显存带宽走,不是跟 TFLOPS 走。跑大模型时,H20 的 4 TB/s 比 A100 更强。

FP16 TFLOPS = training speed

微调时 A100 的 312 TFLOPS 很能打。910B 的 320 是标称值 —— 实际速度看 CANN / MindSpore 生态成熟到什么程度。

费用估算

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