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按小时租用 NVIDIA Tesla V100 GPU
NVIDIA Tesla V100 是一款基于 Volta 架构的数据中心 GPU，配备 16 GB 高带宽 VRAM，热设计功耗为 300 W。它提供约 12.5 TFLOPS 的单精度算力和约 780 GB/s 的显存带宽，是显存密集型科学计算和深度学习任务的可靠选择。在 Cloudj 上，您可以按小时计费部署 Tesla V100，享受完整的 SSH 访问权限和预配置模板。
规格参数
单卡 VRAM
16 GB
架构
NVIDIA Volta
计算能力
7
FP32 算力
≈ 12.5 TFLOPS
显存带宽
≈ 780 GB/s
功耗限制
300 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Tesla V100 的适用场景
小型 LLM 推理
使用 Ollama 或 vLLM 模板部署量化或较小规模的语言模型，同时充分利用约 780 GB/s 的显存带宽。
深度学习原型设计
凭借 16 GB VRAM 和 7.0 计算能力，在 PyTorch 中训练和验证神经网络架构。
图像生成工作流
通过预装的 ComfyUI 模板运行扩散模型流水线和自定义生成工作流。
科学模拟与计算
执行受限于带宽的数据中心工作负载，充分受益于 Volta 架构和约 12.5 TFLOPS 的单精度性能。
这款 GPU 适合您吗？
16 GB Tesla V100 非常适合需要高显存带宽来运行中小型模型和科学计算负载，同时又不想为新款数据中心硬件支付高昂费用的研究人员和开发者。如果是显存需求较低的基础开发，可以选择较小规格的消费级 GPU；如果您的模型超过 16 GB，或者需要高于 7.0 计算能力的新架构特性，则建议升级到具备更大 VRAM 的新一代 GPU。
常见问题
16 GB 的 VRAM 和约 780 GB/s 的显存带宽使 Tesla V100 非常适合较小规模或量化的语言模型推理以及参数高效微调。对于无法装入 16 GB 显存的较大模型，建议选择具备更高 VRAM 容量的 GPU。
每个 Tesla V100 实例均包含直接 SSH 访问权限，便于进行自定义配置和命令行操作。您还可以直接启动包含 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的现成模板，立即投入工作。
Tesla V100 支持 CUDA 7.0 计算能力，兼容 PyTorch 等主流深度学习框架。不过，明确要求使用更高计算能力新特性的工作负载，则需要更新一代的 GPU 架构。
Cloudj 对所有 Tesla V100 租用采用简单直接的按小时计费模式。您只需为实例处于活跃状态的时间付费，可以在完成实验或批处理任务后随时销毁服务器。