按小时租用 NVIDIA A100 PCIE GPU
NVIDIA A100 PCIE 是基于 Ampere 架构的数据中心 GPU，配备 40 GB VRAM，功耗上限为 250 W。它提供约 15.6 TFLOPS 的标准浮点算力和约 1313 GB/s 的显存带宽，支持 CUDA 计算能力 8.0。在 ONIE 上，您可以按小时计费租用该硬件，支持 SSH 访问，并提供 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的预置模板。
规格参数
单卡 VRAM
架构
计算能力
FP32 算力
显存带宽
功耗限制
数值由基础设施提供商根据当前上架机器提供；实际性能因机器而异。
可用配置
实时库存与价格，持续更新。最终价格将在您下单前确认。
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A100 PCIE 的适用场景
大语言模型推理
使用 vLLM 或 Ollama 部署语言模型，利用 40 GB VRAM 容量和约 1313 GB/s 的显存带宽进行高效的 token 生成。
深度学习微调
在具备计算能力 8.0 的 Ampere 数据中心架构上，使用 PyTorch/CUDA 运行训练和微调任务。
高分辨率图像生成
在 ComfyUI 中执行显存需求超出消费级显卡容量的复杂扩散工作流。
科学与数据计算
利用约 15.6 TFLOPS 的计算性能，处理显存密集型的模拟和数据分析任务。
这款 GPU 适合您吗？
当您的工作负载超出消费级 GPU 的显存限制，并且需要高带宽的数据中心硬件时，请选择 A100 PCIE 40 GB。对于轻量级推理，可以选择较小的消费级 GPU；如果您的非量化模型或批处理大小超过 40 GB，建议升级至更高 VRAM 的数据中心型号。
与同类 GPU 对比
常见问题
A100 PCIE 适合用于 LLM 推理和微调吗？
适合。它拥有 40 GB VRAM 和约 1313 GB/s 的显存带宽，非常适合部署和微调无法装入消费级显卡的中大型模型。您可以使用预配置的 vLLM、Ollama 或 PyTorch/CUDA 模板快速部署工作负载。
40 GB A100 PCIE 与其他级别的 GPU 相比如何？
作为数据中心级 Ampere 显卡，它提供的显存带宽和 VRAM 远高于标准工作站或消费级 GPU。如果您的训练或推理流水线需要更大的显存容量，建议考虑显存更大的数据中心 GPU 型号。
我该如何连接并配置在 ONIE 上的实例？
每次租用均包含完整的 SSH 访问权限，可直接通过命令行进行管理。您还可以使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 或 ComfyUI 的预置模板启动实例，以便立即开始工作。
A100 PCIE 是如何计费的？
ONIE 上的实例采用按小时计费模式，您只需为数据中心 GPU 实际处于活动状态的时长付费。
按小时租用 A100 PCIE
创建账户、选择配置并通过 SSH 连接。删除 GPU 后即停止计费。
租用 A100 PCIE