一、先搞清楚你要的是“训练卡”还是“推理卡”
训练与推理对硬件的要求完全不同。训练看显存容量与卡间互联（NVLink），因为要放下整个模型与梯度；推理看单卡算力性价比与显存带宽，模型已固定、追求单位成本。
选错类型的典型后果：拿 T4 训大模型，显存直接爆；拿 A100 只做小模型推理，钱花在算力浪费上。
二、显卡型号怎么对号入座
T4（16G）：推理、轻量渲染、教学实验，性价比首选；V100（16G/32G）：中等规模训练与推理，成熟稳定；A100（40G/80G）：大模型训练主力，支持 TF32 与稀疏加速；更高阶的 H 系列面向超大模型，按需申请。
记住一条：显存不够，再快的卡也跑不起来。先按模型参数量估算显存需求（粗略 1B 参数 fp16 约需 2G 显存，加优化器与激活要再乘 3-4 倍）。
三、计费方式：按需 vs 包月
按需计费按小时结算，适合调参、跑 benchmark、短期渲染；包年包月折算单价通常低一半以上，适合长期训练与线上推理服务。
稳妥路径是“按需试跑 → 记录实际 GPU 时 → 换算包月成本 → 决定采购形态”。多数团队在这一步能省下 30% 以上预算。
四、三个隐形瓶颈
一是共享卡：多租户争抢导致性能不可预期，训练任务坚决避开；二是存储与带宽：数据集加载跟不上会让 GPU 空转，务必确认本地 NVMe 与内网带宽；三是散热与降频：长时间满载下的稳态频率比峰值算力更能反映真实体验。
询价时把“独占/共享、显存、本地盘类型、内网带宽”四项问清，报价才有可比性。
五、小结
GPU 云主机租用的正确顺序是：先定训练/推理用途，再按显存选卡型，然后按任务周期选计费方式，最后核对存储与带宽。四步走对，预算与体验都能守住。
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