境外主流云服务提供商

主流云服务提供商

这些平台通常提供全面的服务和全球覆盖，适合大型企业和需要多种云服务集成的用户。

Amazon Web Services (AWS)

A100 GPU: 提供 P4 实例（例如 p4d.24xlarge），搭载 NVIDIA A100 GPU。

H100 GPU: 提供 P5 实例（例如 p5.48xlarge），搭载 NVIDIA H100 GPU，为深度学习和高性能计算（HPC）提供极高性能。

优势: 作为最大的云平台之一，AWS 提供非常广泛的服务、强大的生态系统、灵活的计费方式（按需、预留实例、Spot 实例）以及全球可用性。

考虑因素: 对于新手来说，AWS 的服务可能比较复杂，需要一定的学习成本。

Google Cloud Platform (GCP)

A100 GPU: 提供 A2 系列机器类型（例如 a2-highgpu-8g），搭载 NVIDIA A100 GPU。

H100 GPU: 提供 A3 系列机器类型（例如 a3-highgpu-8g），搭载 NVIDIA H100 GPU，特别适合基础模型训练和推理。

优势: GCP 在 AI/ML 领域有很强的投入，提供独特的 TPU（Tensor Processing Unit）用于特定工作负载，并与 Google 的 AI 生态系统紧密集成。其网络性能和数据中心间互联通常也很出色。

考虑因素: H100 实例可能需要预留容量或使用 Spot VM。

Microsoft Azure

Azure 也提供 A100 和 H100 GPU 实例，具体实例类型请参考其官方文档。

优势: 对于已经使用微软技术栈的用户来说，Azure 具有很好的集成性。它在企业级支持和合规性方面表现出色。

考虑因素: 价格和可用性可能因地区而异。

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)

OCI 在近年来大力发展 GPU 服务，并与 NVIDIA 建立了紧密合作，提供 A100 和 H100 GPU。

优势: OCI 以其高性能计算能力和相对更具竞争力的价格而闻名，尤其对于大规模 AI 工作负载。

考虑因素: 相对于 AWS 和 GCP，其生态系统可能不如那么庞大。

专注于 GPU 的云提供商

这些平台通常在 GPU 资源方面更专业，可能提供更灵活的配置、更具竞争力的价格或更简化的使用体验。

Lambda Labs

提供 NVIDIA H100 和 A100 GPU，有按需和预留选项。

优势: 专注于 AI/ML，提供预配置的机器学习环境，通常价格具有竞争力，且用户界面相对友好。

考虑因素: 资源池可能相对主流云厂商小。

CoreWeave

NVIDIA 的重要合作伙伴和投资对象，提供大量的 NVIDIA H100 和 A100 GPU 资源。

优势: 专门为 AI 工作负载优化，提供高性能、低延迟的 GPU 基础设施，支持大规模训练。

考虑因素: 价格可能需要与销售团队联系获取，可能更侧重于企业级客户。

Runpod

提供 A100 和 H100 GPU，以其按秒计费和 FlashBoot 技术（快速启动）著称。

优势: 价格透明，按需计费灵活，社区和文档支持较好，适合个人开发者和小型团队。

考虑因素: 资源可用性可能受市场供需影响。

Paperspace (DigitalOcean)

提供 NVIDIA H100、A100 等 GPU。

优势: 界面简洁，易于上手，适合快速原型开发和部署。

考虑因素: 价格可能不是最低的，但使用体验较好。

Hyperstack

提供 NVIDIA H100 和 A100 GPU，并强调其NVLink和NVMe存储选项，适用于LLM等大模型。

优势: 专注于高性能AI工作负载，价格相对透明。

如何选择？

在选择云平台时，您可以考虑以下因素：

预算: 对比不同平台 A100 和 H100 的每小时租用价格，以及长期预留实例的优惠。H100 通常比 A100 贵，但其性能提升可能带来更快的训练速度，从而降低总成本。

可用性: 确认您目标区域是否有足够的 A100 或 H100 资源。H100 目前仍然供应紧张，可能需要提前预订或选择预留实例。

性能需求:

A100: 对于大多数中大型模型训练和通用高性能计算任务来说，A100 仍然是非常强大的选择。40GB 或 80GB 的显存选项可以满足不同规模模型的需求。

H100: 如果您正在训练超大型语言模型（LLMs）、需要极致的训练速度、或者模型对 FP8 精度有优化需求，H100 会提供显著的性能提升（通常是 A100 的 2-9 倍，取决于具体工作负载和优化程度）。

生态系统与集成: 如果您已经在使用某个云厂商的其他服务（如存储、数据库、MLOps 工具），那么继续使用该厂商的 GPU 服务会更方便。

易用性: 某些平台可能提供更简化的界面和预配置的环境，适合快速启动项目。

客户支持: 对于关键任务或大型项目，可靠的客户支持非常重要。

建议您根据您的具体模型大小、训练时长预估以及团队对不同云平台的熟悉程度，进行详细的价格和功能对比，甚至可以先尝试一些提供免费试用或短期按需租用的服务，进行小规模测试。