AutoDL GPU介绍

所有价格来自AutoDL，下面分析内容来自 ChatGPT 4.1，2025年8月价格。

【A类：NVIDIA 数据中心卡——主流大模型首选】

A100-PCIE-40GB / 40GB
- 价格：3.45元/时
- 配置：10核CPU，72GB内存
- 点评：
  - 大模型训练/微调/推理首选，兼容性拉满，社区主流模型官方支持，单卡 40GB 显存能推理 33B/微调 13B。
  - 唯一缺点就是贵，但绝对省心省力，生产级训练的王者。
- 适合：全量训练/微调/推理13B-33B级LLM，分布式多卡可扩展。
A800-80GB / 80GB
- 价格：6.29元/时
- 配置：14核CPU，100GB内存
- 点评：
  - 国产A100平替，显存超级大，支持更大参数量推理/微调（70B级都能拼）。
  - 性能略逊A100，但生态靠谱，分布式训练更省心。
  - 贵但适合极限显存需求，长时间推理微调。
- 适合：推理/微调/训练33B~70B，分布式多卡堆大模型。
H20-NVLink / 96GB
- 价格：7.35元/时
- 配置：16核CPU，150GB内存
- 点评：
  - 96GB显存暴力堆，分布式训练/推理超大模型神器。
  - 价格高昂，推理33B/70B模型都随便跑。
  - 比A100更适合极致大显存场景。
- 适合：分布式大模型训练/推理、极端显存需求。
vGPU-48GB / 48GB
- 价格：3.14元/时
- 配置：25核CPU，90GB内存
- 点评：
  - 通常是A100/A800分卡，48GB显存能搞13B~33B微调/推理。
  - 虚拟化有极小性能损耗，但多数场景无感知。
  - 性价比OK，抢到就能用。
- 适合：实验/微调/推理大模型，预算有限又想显存大。

【B类：NVIDIA 民用卡——极致性价比实验神器】

RTX 5090 / 32GB
- 价格：3.14元/时
- 配置：36核CPU，90GB内存
- 点评：
  - 新一代卡皇，性能炸裂、显存比4090更大，FP16性能顶级。
  - 社区适配逐步完善，推理/微调13B/33B体验极佳。
  - 价格和数据中心卡接近，但更适合极限性价比爱好者。
- 适合：主流LLM推理/实验/微调，追求极致速度性价比。
RTX 4090 / 24GB
- 价格：2.08元/时
- 配置：16核CPU，120GB内存
- 点评：
  - 性价比极高，推理/微调7B~13B LLM速度拉满，社区兼容性爆表。
  - 单卡24GB显存有限，33B/70B只能分布式拼或者做推理。
  - 极致卷性价比，用于实验极爽。
- 适合：主流7B/13B LLM微调/推理/实验。
RTX 3090 / 24GB
- 价格：1.66元/时
- 配置：15核CPU，60GB内存
- 点评：
  - 性能略低于4090，性价比依旧顶尖。
  - 24GB显存，推理/微调13B没压力。
  - 对预算敏感用户友好。
- 适合：实验/推理/微调小模型，预算紧张。

【C类：NVIDIA 专业AI卡——大显存/兼容稳定】

A40 / 48GB
- 价格：3.14元/时
- 配置：15核CPU，80GB内存
- 点评：
  - 48GB大显存，适合大模型推理/微调。
  - 性能比A100差一档，但比民用卡稳。
  - 较适合长时间大批量推理。
- 适合：预算有限时的大显存推理/微调任务。

【D类：NVIDIA 老旗舰卡/冷门卡——入门/经济选择】

V100-32GB / 32GB
- 价格：1.98元/时
- 配置：6核CPU，25GB内存
- 点评：
  - 老牌深度学习稳定卡，兼容性好，32GB显存可跑13B模型。
  - 性能落后新卡，但跑传统项目稳。
  - 适合新手实验或兼容性场景。
- 适合：经济型小中型模型训练/推理/微调。
RTX 2080 Ti x2 / 22GB
- 价格：1.24元/时
- 配置：9核CPU，48GB内存
- 点评：
  - 两卡拼接22GB显存，分布式并行很麻烦。
  - 已经明显过时，只适合极度省钱练手。
- 适合：新手低价实验、预算极度紧张。
TITAN Xp / 12GB
- 价格：0.52元/时
- 配置：7核CPU，15GB内存
- 点评：
  - 上古卡皇，12GB显存，只够跑极小模型。
  - 学习用可以，真项目别考虑。
- 适合：玩具模型、小实验、省钱看log。
RTX 3060 / 12GB
- 价格：0.63元/时
- 配置：7核CPU，15GB内存
- 点评：
  - 显存太小，大模型基本告辞。
  - 仅适合基础深度学习入门。
- 适合：入门深度学习、极省钱。
RTX A4000 / 16GB
- 价格：0.97元/时
- 配置：6核CPU，45GB内存
- 点评：
  - 性能/显存一般般，勉强够用小模型。
  - 主要靠价格便宜。
- 适合：新手入门/小模型实验。
Tesla T4 / 16GB
- 价格：0.82元/时
- 配置：8核CPU，56GB内存
- 点评：
  - 显存和性能都不够用，跑大模型只能望梅止渴。
  - 仅适合部署低需求推理服务。
- 适合：低负载推理/开发者测试环境。
GTX 1080 Ti / 11GB
- 价格：0.63元/时
- 配置：7核CPU，30GB内存
- 点评：
  - 考古级显卡，只适合深度学习教学入门。
- 适合：深度学习入门教学。

【E类：NVIDIA vGPU分卡——大显存分布式实验】

vGPU-32GB / 32GB
- 价格：1.66元/时
- 配置：12核CPU，90GB内存
- 点评：
  - A100/A800等大卡虚拟分卡，32GB显存很香。
  - 兼容性与物理卡几乎无差别，性价比高。
- 适合：分布式实验、多模型推理/训练。
vGPU-48GB / 48GB
- 价格：3.14元/时
- 配置：25核CPU，90GB内存
- 点评：
  - 分卡显存更大，实验微调33B模型妥妥的。
  - 抢得到就上，实验效率高。
- 适合：显存敏感型微调/实验。

【F类：国产/华为/特殊生态——别碰 unless 信仰或特殊需求】

MTT S4000 / 48GB
- 价格：2.30元/时
- 配置：15核CPU，100GB内存
- 点评：
  - 国产摩尔线程，主流深度学习生态适配差。
  - 只有搞国产任务/政采/特殊需求才用。
- 适合：国产生态研究/国产AI适配。
910B2×鲲鹏920 / 64GB
- 价格：3.14元/时
- 配置：24核CPU，220GB内存
- 点评：
  - 只能跑MindSpore，PyTorch/HF生态不支持。
  - 日常深度学习项目基本不建议。
- 适合：华为生态专用场景。

【G类：超高端烧钱卡】

H800 / 80GB
- 价格：14.72元/时
- 配置：20核CPU，100GB内存
- 点评：
  - 80GB显存王炸，适合极致大模型训练/推理。
  - 性能顶尖，价格也离谱，老板买单可以上。
- 适合：企业/机构大项目、大规模推理、烧钱实验。

二、怎么选？场景决策表

场景	推荐机型	说明
全量训练/大规模微调 13B/33B+ LLM	A100 / A800 / H20-NVLink / vGPU-48G	显存大、性能强，分布式能力好，社区支持全
主流中等规模训练/微调/推理 7B~13B	RTX 5090 / 4090 / 3090 / V100 / vGPU-32G / A40	性价比卷王，速度快，适合绝大部分LLM实验与微调
大显存推理/极限大模型推理	H20-NVLink / A800-80GB	显存顶级，推理33B/70B级模型不慌
性价比练手/轻量实验/穷学生	V100 / 3090 / vGPU-32G / 2080Ti	入门实验够用，别奢望全量大模型训练
特殊生态/国产项目专用	MTT S4000 / 910B2（鲲鹏920/昇腾910）	只建议国产AI/政采/国产生态布道者入手
千万别碰（玩具/古董卡）	Titan Xp / RTX 3060 / RTX A4000 / GTX 1080Ti / Tesla T4	显存太小、年代久远，玩LLM纯属自虐或浪费钱
老板掏钱/顶级大活	H800	性能无敌，价格也无敌，土豪专属

三、结论

主流 LLM 项目，优先选A100/A800/H20/vGPU-48G，不差钱选4090/5090，穷一点V100/3090/vGPU-32G也能搞定小中型项目。
大模型推理/超大显存需求，直接奔着A800-80GB/H20-NVLink/H800，极限堆显存。
只搞国产或华为生态，才考虑MTT S4000/鲲鹏/昇腾，别玩主流PyTorch等框架。
老卡/双卡/玩具卡能不用就别用，体验拉胯，不适合做正经AI实验。