按小时租用 NVIDIA A100 SXM4 GPU
NVIDIA A100 SXM4 是一款基于 Ampere 架构的数据中心 GPU，配备 40 GB VRAM 和 400 W 功耗范围。它在计算能力 8.0 下提供约 1313 GB/s 的显存带宽和约 15.6 TFLOPS 的单精度算力。在 ONIE 上按小时计费租用，支持直接 SSH 访问，并提供包括 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 在内的预置模板。
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 SXM4 的适用场景
LLM 推理与服务部署
使用预配置的 vLLM 或 Ollama 模板，凭借高显存吞吐量运行可在 40 GB VRAM 内加载的语言模型。
深度学习训练
在具备约 1313 GB/s 显存带宽的 Ampere 数据中心架构上，使用 PyTorch/CUDA 训练和微调神经网络。
批量图像生成
在 ComfyUI 中生成高分辨率扩散模型输出并运行复杂工作流，而不会受到消费级显卡的显存限制。
科学计算
执行受益于计算能力 8.0 和 SXM4 规格功耗上限的显存密集型模拟与数据处理工作负载。
这款 GPU 适合您吗？
当您的训练或推理工作负载超出消费级 GPU 显存限制且需要数据中心级显存带宽时，请选择 40 GB A100 SXM4。如果您的未量化模型超过 40 GB，请选择更高 VRAM 的数据中心 GPU；对于轻量级推理和开发，则可选择较小规格的工作站或消费级显卡。
与同类 GPU 对比
常见问题
40 GB A100 SXM4 适合用于 LLM 推理和微调吗？
是的，其 40 GB VRAM 和约 1313 GB/s 的显存带宽使其非常适合中型语言模型的服务部署和参数高效微调。您可以使用提供的 vLLM、Ollama 或 PyTorch/CUDA 模板快速部署模型。
这款 40 GB SXM4 型号与其他数据中心 GPU 相比如何？
SXM4 版本以 400 W 热设计功耗运行，在计算能力 8.0 的 Ampere 架构上提供持续稳定的数据中心性能。如果您的工作负载需要超过 40 GB 的显存以避免模型分片，请考虑升级到更高容量的 Ampere 或更新一代的数据中心 GPU。
在 ONIE 上租用 A100 SXM4 如何计费？
实例在租用激活期间按小时计费。这使您可以运行密集型训练或批量推理任务，并在完成后销毁实例。
如何连接并配置我的 A100 SXM4 实例？
您可以直接通过 SSH 访问机器，并使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的即用型模板。只需在启动时选择您偏好的模板即可立即开始工作。
按小时租用 A100 SXM4
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 SXM4