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Nvidia GPU服务器AI托管限时特惠
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GPU物理服务器 - P600
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- 独显： Nvidia P600
- 显存： 2GB GDDR5
- CUDA核心： 384
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GPU物理服务器 - P620
￥ 244.50/月
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- 系统： Win10/Linux
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- 独显： Nvidia P620
- 显存： 2GB GDDR5
- CUDA核心： 384
- 单精度浮点： >1.5 TFLOPS
GPU物理服务器 - P1000
￥ 459.00/月
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- 系统： Win10/Linux
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- 独显：Nvidia P1000
- 显存： 4GB GDDR5
- CUDA核心： 640
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GPU物理服务器 - GTX 1650
￥ 739.00/月
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- 系统： Win10/Linux
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- 独显： Nvidia GTX 1650
- 显存： 4GB GDDR5
- CUDA核心： 896
- 单精度浮点： 3.0 TFLOPS
年中特惠
GPU物理服务器 - T1000
￥ 419.50/月
立省50% (原价￥839.00)
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia Quadro T1000
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 896
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GPU云服务器 - A4000
￥ 1109.00/月
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- 带宽： 300Mbps 不限流
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- 独显： Nvidia RTX A4000
- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 6144
- 单精度浮点： 19.2 TFLOPS
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GPU物理服务器 - GTX 1660
￥ 671.40/月
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- 独显： Nvidia GTX 1660
- 显存： 6GB GDDR6
- CUDA核心： 1408
- 单精度浮点： 5.0 TFLOPS
GPU物理服务器 - RTX 2060
￥ 1239.00/月
月付季付年付两年付
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- 系统： Win10/Linux
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- 独显： Nvidia RTX 2060
- 显存： 6GB GDDR6
- CUDA核心： 1920
- 单精度浮点： 6.5 TFLOPS
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GPU物理服务器 - RTX 2060升级款
￥ 1499.00/月
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia RTX 2060
- 显存： 6GB GDDR6
- CUDA核心： 1920
- 单精度浮点： 6.5 TFLOPS
GPU物理服务器 - P100
￥ 1239.00/月
月付季付年付两年付
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- 系统盘： 120GB SSD
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia Tesla P100
- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 3584
- 单精度浮点： 9.5 TFLOPS
GPU物理服务器 - RTX 3060 Ti
￥ 1499.00/月
月付季付年付两年付
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- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显：RTX 3060 Ti
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 4864
- 单精度浮点： 16.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - V100
￥ 1849.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2690v3*2
- 内存： 128GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
GPU物理服务器 - A5000
￥ 2449.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
- 单精度浮点： 27.8 TFLOPS
畅销新品
GPU物理服务器 - 2xRTX 3060 Ti
￥ 2598.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 2个独显： RTX 3060 Ti
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 4864
- 单精度浮点： 16.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xRTX 3060 Ti
￥ 3079.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显： RTX 3060 Ti
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 4,864
- 单精度浮点： 16.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - A6000
￥ 3389.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显: Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
年中特惠
GPU物理服务器 - A40
￥ 2274.35/月
立省35% (原价￥3499.00)
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia A40
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10752
- 单精度浮点： 37.48 TFLOPS
畅销新品
GPU物理服务器 - 2xA5000
￥ 3758/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP,1G带宽
- 2个独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
- 单精度浮点： 27.8 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xV100
￥ 3699.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显: Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5,120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xA5000
￥ 4299.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8,192
- 单精度浮点： 27.8 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xA6000
￥ 7399.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
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- 3个独显： Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
GPU物理服务器 - 4xA6000
￥ 9899.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 44核E5-2699v4*2
- 内存： 512GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 4TB NVMe + 16TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 4个独显： Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
畅销新品
GPU物理服务器 - 8xA6000
￥ 17299.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 44核E5-2699v4*2
- 内存： 512GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 4TB NVMe + 16TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 8个独显： Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
Ollama 是一款支持本地部署的 AI 解决方案，可在本地或您自有的基础设施上运行开源的大型语言模型，如 Gemma、Llama、Mistral 等。它提供了多种主流模型的量化版本，显著降低了模型体积和对 GPU 的需求，非常适合小规模项目、轻量级部署或早期测试。
vLLM 托管
vLLM 是一个高性能的大型语言模型推理引擎，专为速度、可扩展性以及生产环境部署而构建。与 Ollama 不同，vLLM 通常运行来自 Hugging Face 的完整非量化模型，具有更高的准确性和性能，适用于企业级应用和实时部署。
Hugging Face 托管
Hugging Face Transformers 是一个领先的开源库，专注于提供多种预训练大型语言模型及其应用接口。GPU 服务器支持 AI 和深度学习任务，能够处理大规模数据集并显著加速模型训练过程，助力技术创新与科研突破。该平台拥有庞大的社区支持和丰富的模型资源，方便开发者快速搭建和部署各种智能应用。
LangChain 托管
LangChain Hosting 提供基于 GPU 加速的 TensorFlow 托管服务，专门面向深度学习、语音/声音识别、图像识别和视频检测等多种应用场景。通过高性能硬件和优化的软件环境，确保复杂模型的高效训练与推理。该服务支持灵活的扩展能力，满足不同规模项目的多样化需求。
资源可扩展的美国显卡GPU服务器
显卡服务器允许用户根据自己的需求进行配置升级，包括处理器、内存、存储空间和带宽等。
显卡服务器配置升级价格表
| 独立IP | ￥16/月/IPv4 或 IPV6 | 最多额外购买3个。需要 ARIN 证明 |
| 带宽升级 | 升级到200M：￥80/月 升级到1000M：￥160/月 | |
| 内存 | 16GB：￥40/月 32GB：￥70/月 64GB：￥140/月 128GB：￥250/月 256GB：￥400/月 | |
| SSD 盘 | 240GB SSD: ￥40/月 960GB SSD: ￥80/月 2TB SSD: ￥160/月 4TB SSD: ￥240/月 | |
| NVMe 盘 | 960GB NVMe: ￥80/月 2TB NVMe: ￥160/月 4TB NVMe: ￥240/月 | |
| SATA 盘 | 2TB SATA: ￥80/月 4TB SATA: ￥160/月 8TB SATA: ￥240/月 16TB SATA : ￥320/月 | |
| HDMI虚拟适配器（HDMI Dummy） | ￥69/一次性收费 | |
| GPU-NVlink | NVLink 1个(桥接2xA5000)：240元/月 NVLink 1个(桥接2xA6000)：240元/月 NVLink 2个(桥接4xA6000)：480元/月 NVLink 3个(桥接6xA6000)：720元/月 NVLink 4个(桥接8xA6000)：960元/月 |
选择最适合您AI工作负载的显卡服务器
为了帮助您充分发挥AI托管服务器的潜力，我们精心整理了一系列有价值的资源和性能基准测试。这些指南和测试结果将助您选择适合的GPU，并为Ollama等热门大语言模型（LLM）优化配置。
以下基准测试展示了不同型号的显卡在Ollama运行多种不同模型时的表现，助您为AI托管服务器选择理想的配置
以下基准测试展示了不同型号的显卡在Ollama运行多种不同模型时的表现，助您为AI托管服务器选择理想的配置
使用 Ollama 托管 LLM — GPU 推荐
| 模型名称 | 大小（4-bit 量化） | 推荐GPU | Tokens/秒 |
|---|---|---|---|
| deepSeek-r1:7B | 4.7GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < A4000 < RTX5060 < V100 | 26.70-87.10 |
| deepSeek-r1:8B | 5.2GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < A4000 < RTX5060 < V100 | 21.51-87.03 |
| deepSeek-r1:14B | 9.0GB | A4000 < A5000 < V100 | 30.2-48.63 |
| deepSeek-r1:32B | 20GB | A5000 < RTX4090 < A100-40gb < RTX5090 | 24.21-45.51 |
| deepSeek-r1:70B | 43GB | A40 < A6000 < 2A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2RTX5090 | 13.65-27.03 |
| deepseek-v2:236B | 133GB | 2A100-80gb < 2H100 | -- |
| llama3.2:1b | 1.3GB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 28.09-100.10 |
| llama3.1:8b | 4.9GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 < A4000 < V100 | 21.51-84.07 |
| llama3:70b | 40GB | A40 < A6000 < 2A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2RTX5090 | 13.15-26.85 |
| llama3.2-vision:90b | 55GB | 2A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2RTX5090 | ~12-20 |
| llama3.1:405b | 243GB | 8A6000 < 4A100-80gb < 4*H100 | -- |
| gemma2:2b | 1.6GB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 | 19.46-38.42 |
| gemma3:4b | 3.3GB | GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 28.36-80.96 |
| gemma3n:e2b | 5.6GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 30.26-56.36 |
| gemma3n:e4b | 7.5GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 38.46-70.90 |
| gemma3:12b | 8.1GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 30.01-67.92 |
| gemma3:27b | 17GB | A5000 < RTX4090 < A100-40gb < H100 = RTX5090 | 28.79-47.33 |
| qwen3:14b | 9.3GB | A4000 < A5000 < V100 | 30.05-49.38 |
| qwen2.5:7b | 4.7GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 21.08-62.32 |
| qwen2.5:72b | 47GB | 2A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2RTX5090 | 19.88-24.15 |
| qwen3:235b | 142GB | 4A100-40gb < 2H100 | ~10-20 |
| mistral:7b / openorca / lite / dolphin | 4.1–4.4GB | T1000 < RTX3060 < RTX4060 < RTX5060 | 23.79-73.17 |
| mistral-nemo:12b | 7.1GB | A4000 < V100 | 38.46-67.51 |
| mistral-small:22b / 24b | 13–14GB | A5000 < RTX4090 < RTX5090 | 37.07-65.07 |
| mistral-large:123b | 73GB | A100-80gb < H100 | ~30 |
使用 vLLM + Hugging Face 托管 LLM — GPU 推荐
| 模型名称 | 大小（16-bit 量化） | 推荐GPU | 并发请求数 | Tokens/秒 |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct | ~13.4GB | A5000 < RTX4090 | 50 | 1375–4120 |
| deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | ~16GB | 2A4000 < 2V100 < A5000 < RTX4090 | 50 | 1450–2769 |
| deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct | ~66GB | A100-80gb < 2A100-40gb < 2A6000 < H100 | 50 | 570–1470 |
| deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | ~135GB | 4*A6000 | 50 | 466 |
| meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct | 6.2GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 50–300 | 1375–7214.10 |
| meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct / 3.1-70B / Meta-3-70B | 132GB | 4A100-40gb, 2A100-80gb, 2*H100 | 50 | ~295.52–990.61 |
| google/gemma-3-4b-it | 8.1GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 50 | 2014.88–7214.10 |
| google/gemma-2-9b-it | 18GB | A5000 < A6000 < RTX4090 | 50 | 951.23–1663.13 |
| google/gemma-3-12b-it | 23GB | A100-40gb < 2*A100-40gb < H100 | 50 | 477.49–4193.44 |
| google/gemma-3-27b-it | 51GB | 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 | 50 | 1231.99–1990.61 |
| Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct | ~5GB | A4000 < V100 | 50 | ~3000 |
| Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct | ~7GB | A5000 < RTX4090 | 50 | 2714.88–6980.31 |
| Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | ~15GB | A5000 < RTX4090 | 50 | 1333.92–4009.29 |
| Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct | ~65GB | 2*A100-40gb < H100 | 50 | 577.17–1481.62 |
| Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-AWQ | 137GB | 4A100-40gb < 2H100 < 4*A6000 | 50 | 154.56–449.51 |
| mistralai/Pixtral-12B-2409 | ~25GB | A100-40gb < A6000 < 2*RTX4090 | 50 | 713.45–861.14 |
| mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 | ~47GB | 2*A100-40gb < H100 | 50 | ~1200–2000 |
| mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411 | 292GB | 8*A6000 | 50 | ~466 |
说明：
推荐GPU：从左到右性能由低到高
Tokens/秒：基于基准测试数据
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提供完整的Root/管理员权限，助您轻松快捷地全面控制深度学习GPU服务器。
check_circle99.9%在线率保障
借助企业级数据中心和基础设施，我们为托管GPU提供99.9%的在线率保障。
用户评价：我们的AI托管GPU服务器表现如何？
在鹄望云，提供卓越的服务和支持是我们的最高宗旨。以下是一些客户对我们GPU服务器服务的真实评价。
我们使用鹄望云的服务器运行70B的模型，性能出色！48G显存的服务器就可以跑，很顺畅，适合处理大型AI模型。
我们对比了好几家GPU服务器提供商，鹄望云的性价比是最高的。同样的性能，他们的价格更低。特别适合我们这种预算有限但对算力要求很高的团队。
我们需要一台稳定的服务器来跑14B模型，他们的16GB的GPU方案完全满足我们的需求。他们的服务也挺好，大小技术问题都可以咨询，沟通顺畅。
我们从单卡服务器开始用，后来随着业务增长升级到了多卡配置。扩展性真的没得说，价格也很实惠。
在正式购买之前，我们申请了服务器的免费试用服务，通过测试，我们确认了服务器的性能满足我们的需求，这才放心下单。
买GPU服务器主要是为了自己玩一玩。服务真不错，他们帮我完成了AI模型的部署，还根据我的需求推荐了最合适的推理引擎。整个过程非常顺畅，客服也很耐心，解答了我很多小白问题。现在我可以轻松跑自己的小模型，推荐给像我这样想入门AI的个人用户。
AI托管促销常见问题解答
在我们的FAQ部分找到常见问题的答案。如需个性化推荐或进一步帮助，请随时联系我们的在线支持团队。
1. 什么是AI托管服务器？它是如何工作的？
鹄望云提供基于GPU的物理服务器（裸金属服务器），并配备独立IP访问权限。您可以远程登录，选择您喜欢的推理引擎，并轻松部署Deepseek等AI模型。
2. 支持哪些平台？
没有平台限制。但请注意，不同平台对模型的量化方式可能不同，这会影响最终模型的大小和性能。
3. 运行14B模型需要多少GPU显存？
我们建议使用16GB显存的GPU来高效运行14B模型。
4. 运行32B模型需要多少GPU显存？
对于32B模型，我们建议使用24GB或更高显存的GPU。
5. 运行70B模型需要多少GPU显存？
为了流畅运行70B模型，我们建议使用48GB或更高显存的GPU。
6.什么时候应该选择多GPU 显卡方案？
当单卡GPU服务器无法处理更高的并发量或更大的模型规模时，多卡方案是理想选择。如果您的任务需要更高并发，可以考虑升级到多GPU配置。
7. 我以后可以升级服务器配置吗？
可以！您可以升级GPU显存和存储空间。部分服务器还支持添加额外的GPU。如需定制升级方案，请联系我们。
8. 我可以在正式购买前运行自己的模型进行基准测试吗？
可以！我们为部分产品提供免费试用服务。请联系我们申请免费试用并测试您的模型。
9. 服务器维护是由你们负责，还是我需要自己管理？
W我们负责所有服务器维护工作，您可以专注于运行AI任务，无需担心硬件管理。
10. 我可以根据需求自定义服务器环境吗？
当然可以！您可以完全按照自己的需求配置服务器环境。
11. 我可以将你们的服务器用于推理和训练任务吗？
我们的服务器主要针对推理和推理任务进行了优化。如需训练任务，请联系我们讨论您的具体需求。
12. GPU服务器订单的最短使用期限是多久？
您可以订购使用期限为一个月或更长的AI托管GPU服务器。
13. 我在促销活动期间下单是否可以永久享受下单折扣？
是的！您在促销期间下单时享受的折扣，将在每次续费时自动延续，永久有效！这意味着您可以长期以优惠价格使用我们的AI托管服务，无需担心后续费用上涨。
14. 如果我在促销结束后升级或降级套餐，折扣是否仍然有效？
不可以，如果目标套餐不在AI托管GPU服务器促销范围内，折扣将不再适用。
15. 你们接受哪些支付方式？
您可以选择支付宝、微信进行支付。
16. 服务器设置需要多长时间？
通常，GPU专用服务器的设置需要20-40分钟。定制化GPU服务器可能需要更长时间。
17. 我可以在付款前获得免费试用吗？
我们为新客户提供24小时免费试用服务，以便测试我们的GPU服务器。如需申请试用服务器，请按以下步骤操作：
步骤1：提交免费试用申请
选择套餐，点击“立即订购”，并在备注中注明“需要免费试用”。然后点击“结算”并进入订单确认页面。
步骤2：安全验证
此过程通常需要30分钟到2小时。验证通过后，您将在控制台收到服务器登录信息，并可以开始使用。如果您的试用申请未获批准，我们将通过电子邮件通知您。
步骤1：提交免费试用申请
选择套餐，点击“立即订购”，并在备注中注明“需要免费试用”。然后点击“结算”并进入订单确认页面。
步骤2：安全验证
此过程通常需要30分钟到2小时。验证通过后，您将在控制台收到服务器登录信息，并可以开始使用。如果您的试用申请未获批准，我们将通过电子邮件通知您。