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可预测的 GPU 成本决定了早期人工智能项目的成败。如果您可以锁定每月费率并以相同价格续订，您就可以计划实验、启动试点并扩大生产，而无需预算紧张。对于特定的月度计划，当前的促销活动提供 75% 的折扣，并以相同的价格续订，每个账户每个型号仅限两个实例。该促销活动持续到 2026 年 6 月 30 日，其中包括影响您调整服务器大小和管理服务器方式的操作规则，详细信息如下。有关服务保证和区域的上下文，请参阅产品页面上的 GPU 云服务器概述和 SLA 详细信息： GPU 云服务器
在本操作指南中，您将在香港的 RTX 4090 云服务器上设置可复制的容器化堆栈，并了解新加坡的 Tesla P40 何时更适合。您还将规划大约 2/5/10 Mbps 带宽等级，通过快速 GPU 测试进行验证，并了解促销规则，这样您就不会意外失去定价。
为您的工作负载选择合适的 GPU
RTX 4090(香港)和 Tesla P40(新加坡)都提供 24 GB VRAM，但它们在架构和加速方面有所不同。 RTX 4090 基于 Ada Lovelace，包括第四代 Tensor Core 和高内存带宽，这使其成为单 GPU 微调、混合精度训练/推理和高分辨率图像/视频生成的有力选择。有关一般架构摘要，请参阅 RTX 40 系列概述 相比之下，Tesla P40(Pascal)定位于推理和轻度训练；它缺乏 Tensor Core，但可为服务和中小型工作负载提供可靠的吞吐量，峰值 FP32 约为 12 TFLOPS，如 Tesla P40 数据表 (PDF) 所述。
您可以在内部比较文章中加深您的选择分析： P40 与 RTX 4090 可以这样想：如果您要微调 LLM 或生成高分辨率图像/视频，RTX 4090 云服务器通常会为您提供更大的空间和更短的迭代周期。如果您的主要需求是稳定、成本可控的推理或轻量级训练，新加坡的 Tesla P40 通常会达到最佳效果。
规划 2/5/10 Mbps 带宽
每月促销 SKU 包括 2、5 或 10 Mbps 等级。这些足以满足低 QPS 文本推理 API、控制平面流量和小型工件传输。但是，如果您直接通过实例的公共链接推送原始数据，批量数据集入口/出口将会很慢。最好的方法是围绕带宽进行设计：在计算附近预置数据集(例如，同一区域中的对象存储)并通过私有或优化路径拉取；使用可恢复下载和压缩 – huggingface-cli snapshot-download --resume 避免重新启动，rsync --partial 有助于处理片状链接，而 tar.gz 存档可减少传输开销；对于图像/音频响应，在服务时压缩、批量和交错交付。
如果您正在优化推理吞吐量和延迟，连续批处理、量化和运算符融合都是有用的技术 – 请参阅 LLM 推理性能工程最佳实践 获得简明概述。
预配和配置您的实例(可重现堆栈)
我们将使用 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 最大限度地减少主机漂移，然后使用小型 GPU 作业进行验证。
1.安装Docker(Ubuntu 22.04示例)：
““
sudo apt-get 更新
sudo apt-get install -y ca-证书curl gnupg lsb-release
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
卷曲-fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg –dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
回声\
“deb[arch=$(dpkg –print-architecture) 签名者=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] \
https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) 稳定” | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get 更新
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo usermod -aG docker $USER && newgrp docker
““
2.安装NVIDIA容器工具包：
按照 NVIDIA 的指南设置“nvidia-container-toolkit”、配置 Docker 运行时并重新启动 Docker： NVIDIA Container Toolkit 安装指南
快速运行时配置：
““
sudo nvidia-ctk 运行时配置 –runtime=docker
sudo systemctl 重新启动 docker
““
- 验证容器中的 GPU 可见性：
““
docker run –rm –gpus all nvidia/cuda:12.2.0-runtime-ubuntu22.04 nvidia-smi
““
您应该会看到列出的 RTX 4090 或 Tesla P40 以及驱动程序、CUDA 版本和利用率指标。
- 使用具有匹配 CUDA 的容器映像：
PyTorch 的通用基准是 CUDA 12.1 运行时映像。
““
docker run -it –rm –gpus all \
pytorch/pytorch:2.3.1-cuda12.1-cudnn8-运行时 \
python -c“导入火炬；打印(torch.cuda.isavailable()，torch.cuda.getdevice_name(0))”
““
如果“True”与您的设备名称一起打印，则堆栈连接正确。有关主机级安装和兼容性详细信息，请参阅 CUDA 安装指南
版本对齐备忘单(在生产前验证当前版本)：
|司机 | CUDA |框架(示例)|
| —| —| —|
| ≥ 550.x | 12.2/12.3 | PyTorch 2.3/2.4 |
| ≥ 535.x | 12.1 | 12.1 PyTorch 2.2/2.3 |
实际示例 — 香港的一台 RTX 4090 云服务器
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-
规定：在香港创建一个每月 RTX 4090 实例。选择您计划保留的系统磁盘大小(例如 200 GB)。如果稍后重新安装操作系统，则必须选择相同的磁盘容量，否则将产生额外费用。
-
带宽：根据您的入口和服务配置文件选择 2、5 或 10 Mbps。对于低 QPS 文本推理，2-5 Mbps 通常就足够了；如果您计划图像生成响应，10 Mbps 会有所帮助。
-
访问：通过 SSH 登录并安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。使用“docker run –rm –gpus all nvidia/cuda:12.2.0-runtime-ubuntu22.04 nvidia-smi”进行验证。
-
最小运行：启动 PyTorch 容器(
pytorch/pytorch:2.3.1-cuda12.1-cudnn8-runtime)，确认torch.cuda.is_available()，然后拉取一个小型量化模型或 SD 1.5 管道以生成一个输出。 -
操作：如果您需要更多吞吐量，请考虑配置第二个实例(每个模型限制两个实例)和负载平衡请求。避免更改配置的升级 – 促销价将不再适用。
服务器通常会在几分钟内变得活跃；品牌材料表明许多激活在一分钟内完成，但在运行作业之前计划一个短暂的缓冲。
随着时间的推移扩展和控制成本
可预测的定价是这里的核心优势。通过以相同价格续订，您可以保持 RTX 4090 云服务器在线，以实现长期运行的微调管道、计划的批量生成或稳定的推理。
需要遵守的操作规则包括截至 2026 年 6 月 30 日的促销窗口；每月计划的每个型号最多有两个限制，多个帐户共享同一电话/电子邮件/IP，被视为一个用户；购买的产品和福利不可转让；重装操作系统时选择相同的系统盘容量(例如100GB或200GB)以避免产生费用；和配置更改限制——不能降级，升级则使促销价格无效，续订和升级遵循标准程序。
实用规划技巧：如果您预计缓存模型或容器，则在开始时保守地调整系统磁盘大小(例如 200 GB)，以便保持符合重新安装规则；如果您预计负载会出现峰值，请在每个模型两个的限制内配置第二个实例，而不是升级单个盒子；有关 SLA 覆盖范围和区域选择，请参阅产品概述： **GPU 云服务器。
故障排除快速修复
如果 GPU 在 Docker 中不可见，请使用官方指南安装和配置 NVIDIA Container Toolkit，然后重新启动 Docker。对于驱动程序/CUDA 不匹配的情况，请将容器 CUDA 与驱动程序功能相匹配，并查阅 CUDA 安装指南 当您达到 VRAM 限制时，请减少批量大小、使用 8 位/4 位权重，并启用梯度检查点或累积训练。如果数据集入口很慢，请将数据暂存在附近的对象存储中、压缩存档并使用可恢复传输，而不是以超过 2/5/10 Mbps 的速度推送大文件。
常见问题解答 — 定价规则和采购
问：促销持续多久？
答：截至 2026 年 6 月 30 日。
问：我可以以相同的促销价格续订吗？
答：是的，在本次促销活动中，按月计划续订的价格相同。
问：我可以购买的实例数量有限制吗？
答：每月促销限制每个帐户每个模型两个实例。具有相同电话/电子邮件/IP 的多个帐户将被视为同一用户。
问：如果我重新安装操作系统会怎样？
答：您必须选择与原来选择的系统盘容量相同的系统盘容量(例如100GB或200GB)，否则需要额外费用。
问：以后可以降级或升级吗？
答：不允许降级。如果升级配置，则不再享受促销价；续订和升级遵循标准购买程序。
问：隐私和付款选项会影响设置吗？
答：采购方面，账户不需要强制身份验证(无需KYC)，并且支持常见的支付方式(USDT、支付宝、主流信用卡)。这种灵活性可以简化团队的入职和续约，但不会改变技术设置。
后续步骤：如果您准备好锁定可预测的价格并开始构建，请在促销页面上查看促销详细信息以及符合条件的 RTX 4090 云服务器和 Tesla P40 配置。请牢记规则，尤其是重新安装时的磁盘大小和每个模型两个的限制，以便您的成本模型在扩展时保持稳定。
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