托管大语言模型（LLaMA、Mistral、GPT类）
在专用GPU实例上运行LLaMA 3、Mistral 7B、Falcon和Mixtral等开源大语言模型。每秒处理数千个令牌，完全掌控模型。
全球GPU云基础设施
为AI、大语言模型和机器学习部署强大的云GPU
几分钟内启动高性能GPU服务器，并根据Vultr官方计划条款获得推荐积分。
9+
全球区域
A100/H100
可用GPU级别
分钟
部署时间
24/7
基础设施可用性
GPU 在线 · 秒级部署
NVIDIA A100
80GB HBM2e
NVIDIA H100
80GB HBM3
$vultr compute instance create
--plan vcg-a100-2c-16gb-1gpu
--region ewr # New York
✔ Instance created successfully!
# GPU: NVIDIA A100 SXM4 80GB
# VRAM: 80GB HBM2e
# TFLOPS: 312 FP16
✔ IP: 149.28.xxx.xxx
✔ Ready in: 43 seconds
GPU Utilization94%
VRAM Used76GB / 80GB
$
🎁heroVisual.bonusBadge
GPU使用场景
使用云GPU能构建什么？
从AI研究到生产推理——云GPU为每种工作负载释放大规模算力
训练机器学习模型
在NVIDIA A100/H100 GPU上加速PyTorch和TensorFlow训练。通过多GPU并行和NVLink，将训练时间从数天缩短至数小时。
Stable Diffusion图像生成
大规模部署Stable Diffusion XL、ControlNet和LoRA管道。利用GPU加速每小时生成数千张图像。
实时推理API
使用vLLM、TensorRT或ONNX Runtime构建低延迟AI推理端点。将ML模型作为REST API提供服务，配备自动扩展的GPU后端。
AI视频生成
运行Wan2.1、CogVideoX和Sora级别的视频生成模型。通过GPU优化管道大规模处理和渲染AI视频。
微调开源模型
使用QLoRA、LoRA和完整微调技术，在专有数据集上自定义LLaMA、Mistral或Phi模型，高效利用GPU VRAM。
3D渲染（Blender、Unreal）
使用GPU算力加速Blender Cycles、Unreal Engine Lumen和V-Ray渲染。在支持CUDA的GPU上将渲染时间从数小时缩短至数分钟。
AI研究集群
构建分布式GPU集群，用于强化学习、NLP研究、计算机视觉和多模态AI实验，配备低延迟网络。
向量数据库加速
使用GPU索引加速Faiss、Milvus和Qdrant向量搜索。为RAG管道和语义搜索处理数十亿个嵌入向量。
科学模拟
使用CUDA加速计算库运行分子动力学、流体模拟、气候建模和金融蒙特卡洛模拟。
AI SaaS创业公司后端
为您的AI SaaS产品构建GPU后端。从聊天机器人到图像编辑器再到代码助手——快速部署可扩展的GPU基础设施。
CUDA工作负载
运行自定义CUDA内核、cuDNN加速训练和GPU优化数据处理管道。在裸机实例上完整访问CUDA工具包。
准备好部署您的GPU工作负载了吗？
获取高性能GPU基础设施，适用于所有这些使用场景。推荐积分须遵守Vultr官方计划条款。
GPU架构
了解AI的GPU级别
为您的工作负载和预算选择合适的GPU架构
AMPERE ARCHITECTURE
A100级GPU
NVIDIA A100 GPU提供312 TFLOPS的FP16算力，配备80GB HBM2e VRAM。是LLM训练和70B+参数模型微调的行业标准。
FP16 Performance
312 TFLOPS
VRAM
80GB HBM2e
Bandwidth
2.0 TB/s
Architecture
Ampere
最新一代
HOPPER ARCHITECTURE
H100级GPU
NVIDIA H100代表了当前AI算力的顶峰，具备Transformer Engine加速。专为大规模LLM训练和超低延迟推理而构建。
FP8 Performance
3,958 TFLOPS
VRAM
80GB HBM3
Bandwidth
3.35 TB/s
Architecture
Hopper
数据中心GPU
专为全天候计算工作负载设计，NVIDIA A100和H100等数据中心GPU提供ECC内存、NVLink连接和专为AI构建的Tensor Core加速。
消费级GPU
消费级GPU（RTX系列）在开发、测试和较小模型推理方面提供出色的性价比。适合在扩展到数据中心硬件之前进行原型开发。
VRAM对LLM至关重要
7B参数模型在FP16下需要约14GB VRAM。70B模型需要约140GB。更大的VRAM支持更大的模型、更长的上下文窗口和更大的批处理大小。
裸机vs虚拟化
裸机GPU实例提供直接硬件访问，没有虚拟机管理程序开销——对于最大化训练吞吐量至关重要。虚拟化GPU提供灵活性。
推荐计划
推荐计划工作原理
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积分根据Vultr官方计划条款发放。金额和条件可能有所不同。请查阅Vultr条款了解当前计划详情。
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FAQ
常见问题
关于云GPU和推荐计划您需要了解的一切