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按小时租用 NVIDIA A100 PCIE GPU
NVIDIA A100 PCIE 是基于 Ampere 架构的数据中心 GPU，配备 40 GB VRAM，功耗上限为 250 W。它提供约 15.6 TFLOPS 的标准浮点算力和约 1313 GB/s 的显存带宽，支持 CUDA 计算能力 8.0。在 Cloudj 上，您可以按小时计费租用该硬件，支持 SSH 访问，并提供 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的预置模板。
规格参数
单卡 VRAM
40 GB
架构
NVIDIA Ampere
计算能力
8
FP32 算力
≈ 15.6 TFLOPS
显存带宽
≈ 1313 GB/s
功耗限制
250 W
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。
立即租用A100 PCIE 的适用场景
大语言模型推理
使用 vLLM 或 Ollama 部署语言模型，利用 40 GB VRAM 容量和约 1313 GB/s 的显存带宽进行高效的 token 生成。
深度学习微调
在具备计算能力 8.0 的 Ampere 数据中心架构上，使用 PyTorch/CUDA 运行训练和微调任务。
高分辨率图像生成
在 ComfyUI 中执行显存需求超出消费级显卡容量的复杂扩散工作流。
科学与数据计算
利用约 15.6 TFLOPS 的计算性能，处理显存密集型的模拟和数据分析任务。
这款 GPU 适合您吗？
当您的工作负载超出消费级 GPU 的显存限制，并且需要高带宽的数据中心硬件时，请选择 A100 PCIE 40 GB。对于轻量级推理，可以选择较小的消费级 GPU；如果您的非量化模型或批处理大小超过 40 GB，建议升级至更高 VRAM 的数据中心型号。
常见问题
适合。它拥有 40 GB VRAM 和约 1313 GB/s 的显存带宽，非常适合部署和微调无法装入消费级显卡的中大型模型。您可以使用预配置的 vLLM、Ollama 或 PyTorch/CUDA 模板快速部署工作负载。
作为数据中心级 Ampere 显卡，它提供的显存带宽和 VRAM 远高于标准工作站或消费级 GPU。如果您的训练或推理流水线需要更大的显存容量，建议考虑显存更大的数据中心 GPU 型号。
每次租用均包含完整的 SSH 访问权限，可直接通过命令行进行管理。您还可以使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 或 ComfyUI 的预置模板启动实例，以便立即开始工作。
Cloudj 上的实例采用按小时计费模式，您只需为数据中心 GPU 实际处于活动状态的时长付费。