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适合 AI 模型训练的最佳云 GPU
训练 AI 模型——从计算机视觉分类器到数十亿参数的语言模型——需要持续访问具有高速互联和大容量显存的高性能 GPU。适合训练的云 GPU 提供商应提供多 GPU 实例、NVLink 或 InfiniBand 连接以及具有竞争力的按小时计费价格。本指南根据硬件、互联和多节点支持筛选出最适合训练工作负载的提供商。
用于微调大型语言模型的最佳云GPU
使用LoRA和QLoRA等技术微调大型语言模型需要具备足够显存以容纳模型权重和优化器状态的GPU。单个拥有24-80GB显存的GPU通常足以进行参数高效的微调，使其在价格上比完整预训练更易负担。本指南重点介绍适合微调工作流程的云GPU提供商，考虑显存、价格和框架支持。
生成式人工智能最佳云GPU
生成式人工智能涵盖了广泛的模型，包括文本生成（大型语言模型）、图像生成（Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney风格）、视频生成和音频合成。这些工作负载对GPU的需求各不相同，从用于图像生成的消费级RTX 4090到用于训练基础模型的多H100集群。此指南列出了针对生成式人工智能工作负载优化的云GPU提供商。
推理与模型服务的最佳云GPU
推理工作负载与训练有不同的需求：低延迟、高吞吐量和成本效益的扩展。在生产环境中提供预测时，无服务器GPU端点、自动扩展和按秒计费变得至关重要。本指南列出了针对推理优化的云GPU提供商，包括提供无服务器GPU、零扩展部署以及专用于推理的GPU型号如L40S和T4的供应商。
用于大型语言模型服务和部署的最佳云GPU
在生产环境中服务大型语言模型需要具备足够显存以存储模型权重的GPU、用于生成标记的高速内存带宽，以及支持自动扩展的基础设施。vLLM、TGI 和 TensorRT-LLM 等框架通常用于优化大型语言模型的推理吞吐量。本指南列出了适合大规模托管和服务大型语言模型的云GPU提供商。
适合研究与实验的最佳云GPU
学术研究人员和独立机器学习从业者需要灵活的GPU访问，且低门槛：免费额度以便入门，支持Jupyter笔记本进行交互式工作，使用竞价实例节省成本，以及能够快速启动和关闭环境。本指南列出了为研究社区提供开发者友好工具和可负担价格的云GPU供应商。
稳定扩散与图像生成的最佳云端GPU
运行稳定扩散、SDXL及其他图像生成模型需要至少8-12GB显存的GPU用于推理，训练自定义模型则需要16-24GB显存。像RTX 4090和RTX 3090这样的消费级GPU在这些工作负载中提供了出色的性价比。本指南比较了支持图像生成工作流程的云GPU提供商，重点关注经济实惠的GPU选项和批量渲染能力。
用于视频渲染和视觉特效的最佳云GPU
GPU加速的视频渲染和视觉特效合成受益于高显存容量、快速内存带宽，以及在某些情况下的硬件光线追踪支持。无论您是使用Blender、After Effects、DaVinci Resolve还是Unreal Engine进行渲染，云GPU都允许您卸载繁重的渲染任务，而无需投资本地硬件。本指南比较了适合渲染工作负载的云GPU提供商。