AI 训练/推理提速：海外裸金属 GPU 云平台选型指南

随着大模型、微调和大规模推理应用不断普及，AI 企业越来越依赖高性能算力环境。传统云厂商的虚拟 GPU（如 AWS G4/G5、Azure NC 系列等）在初期可用，但当深度训练、大模型推理或集群调度上来后，“裸金属 GPU”——即用户独享、无虚拟层干扰的物理 GPU 服务器便成为首选。

本文将聚焦海外市场，为什么跳过国内平台？主要原因如下：

• GPU 型号更丰富：海外支持包括 NVIDIA H100、H200、AMD MI300X 等最新旗舰卡，而国内平台选型受限。

• 资源弹性优越：海外平台库存充足，特别是二线与租赁平台可以快速响应需求。

• 价格竞争力更强：通过合同定价、年租/保留实例，海外平台常常提供比国内更低成本。

一、裸金属 GPU 云平台到底是什么？

在推荐和对比 GPU 裸金属服务器之前，我们需要先统一一下概念。

“裸金属服务器”指的是用户直接使用一台物理服务器，独享全部硬件资源，不存在虚拟化抽象层。相对来说，性能更纯净、延迟更低，适于对 IO、网络、深度训练调度等有极端要求的场景。

在此基础上，再加上“一整块 GPU 或多 GPU 显卡直通”能力，就形成“裸金属 GPU 云平台”（或者说裸金属 GPU 服务器也行）。不仅用户可以独占物理服务器资源，还可按需选择 GPU 型号（如 H100、MI300X、H200，甚至 GH200）、配置 CPU、内存与网络。这是一种介于自购硬件与共享虚拟 GPU 实例之间的中间选择。总之，对一台服务器的物力资源的独占性，并且不存在虚拟化层，是判断是否属于 GPU 裸金属服务器的最关键标准。

当然，裸金属服务器也有缺点，那就它不支持弹性扩容。

典型使用场景

• 大型模型训练或微调：需要全 GPU 能力、无干扰稳定性。

• 推理服务部署：低延迟、多实例并发，GPU 独占减少抖动。

• 自定义驱动 / 内核场景：需要访问底层 NVLink、MPS、GPU 转发等能力的团队。

二、裸金属 GPU 云平台分类

从裸金属 GPU 服务器的层面来看，市场上现有的云平台可划分为三类：

1. 超大规模一线云，例如：AWS、谷歌云服务GCP

• 优点：全球数据中心覆盖、企业级合规（ISO、SOC、PCI）、成熟生态（IAM、安全组、一体化监控）。

• 缺点：价格高（非裸金属的单卡 H100 按需最高可达 ~$4–12/hr），部署流程复杂，且流量费用高，计费规则复杂，想要好的技术支持体验就需要付费 。

1. 二线经济型平台，例如：DigitalOcean、Lambda Labs、CoreWeave