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随着 AI 模型变得越来越复杂，单个 GPU 常常成为瓶颈。分布式训练和并行推理是任何严肃的人工智能生产环境的新标准。 SurferCloud 认识到了这一趋势，在最新的 RTX 4090 促销活动中提供了多 GPU 配置。从双 GPU 设置到四 GPU 怪物，让我们看看如何使用这些折扣月度计划来扩展您的 AI 操作。
开始使用：RTX40 和 Tesla P40 GPU 云服务器促销 |高性能人工智能训练与推理 | SurferCloud
为什么要扩展到多 GPU？
1.并行度：使用 RTX 4090 GPU-4 设置，您可以访问 96GB 的总 VRAM (24GB x 4)。这允许您分割模型(模型并行)或数据(数据并行)以在训练中实现指数级加速。
2.推理吞吐量：对于具有数千个并发用户的生产应用程序，单卡会滞后。 4GPU集群可以处理四倍的推理请求，保证流畅的用户体验。
3.复杂渲染：对于渲染工作室来说，更多 GPU 意味着每小时渲染更多帧，直接影响利润。
|计划| GPU |每个 GPU 的显存 |计算|带宽|磁盘 |计费周期|地点 |使用案例|价格(美元/月)|折扣|
| RTX40 GPU-1 | 1 | 24GB | 83 万亿次浮点运算 | 2 / 5 / 10 Mbps | 200GB 固态硬盘 | 1 个月 |香港 | AI推理、AI绘图| 224.38 | 224.38 74.89% |
| RTX40 GPU-1 | 1 | 24GB | 83 万亿次浮点运算 | 2 / 5 / 10 Mbps | 200GB 固态硬盘 | 1 个月 |香港 | AI推理、AI绘图| 267.05 | 267.05 74.90% |
| RTX40 GPU-2 | 2 | 24GB×2 | 83 TFLOPS/GPU | 2 / 5 / 10 Mbps | 200GB 固态硬盘 | 1 个月 |香港 | AI推理、AI绘图| 438.65 | 438.65 74.94% |
| RTX40 GPU-2 | 2 | 24GB×2 | 83 TFLOPS/GPU | 2 / 5 / 10 Mbps | 200GB 固态硬盘 | 1 个月 |香港 | AI推理、AI绘图| 523.98 | 523.98 74.95% |
| RTX40 GPU-4 | 4 | 24GB×4 | 83 TFLOPS/GPU | 2 / 5 / 10 Mbps | 200GB 固态硬盘 | 1 个月 |香港 | AI推理、AI绘图| 867.18 | 867.18 74.97% |
| RTX40 GPU-4 | 4 | 24GB×4 | 83 TFLOPS/GPU | 2 / 5 / 10 Mbps | 200GB 固态硬盘 | 1 个月 |香港 | AI推理、AI绘图 | 1037.85 | 1037.85 74.98% |
SurferCloud 扩展的经济性通常情况下，租用四个 RTX 4090 需要花费数千美元。根据 SurferCloud“75% Off”规则，4-GPU RTX 4090 实例的价格为 867.18 美元/月。当你仔细分析时，你会发现你每小时支付大约 1.20 美元来购买世界上最强大的四个 GPU。这比主要“大型科技”云提供商的按需定价便宜得多，其中单个高端 GPU 每小时的成本为 2-4 美元。
可扩展性规则SurferCloud 的促销活动附带了对于扩展至关重要的特定“事件规则”：
*稳定性：“以相同价格续订。”这一点至关重要。您可以构建自己的业务模型，因为您知道下个月您的成本不会翻两番。
*系统完整性：扩展或重新安装时，请保持 SSD 容量一致(RTX 4090 为 200GB)以避免额外费用。
*限制：每个用户每个模型最多只能使用两个。这确保了库存在社区之间公平分配，而不是被单个实体囤积。
实施策略对于初创公司，我们建议从RTX 4090 GPU-1开始进行开发和原型设计。优化代码后，请迁移到RTX 4090 GPU-2或GPU-4进行生产部署。由于 SurferCloud 允许这些配置享受 75% 的折扣，因此扩展的财务风险被最小化。
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