- 單卡能跑完的任務不要上多卡：通訊開銷和除錯成本往往抵消收益
- 多卡務必確認平臺是否支援高頻寬互聯，否則擴充套件效率很差
- 包月和預留例項在多卡場景省錢幅度最大，務必問平臺商務
| 卡型 | 視訊記憶體 | 當前最低價 | 平臺 | 按天 | 一個三天訓練任務（按 72 小時計） | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090 萬能主力：Flux繪圖、QLoRA微調13B、影片生成 | 24GB | ¥0.87/時 | Vast.ai（美國） 競價 | ¥21 | ¥63 | 比價 → |
| A800 80GB A100國內合規版，企業訓練主力 | 80GB | ¥5.15/時 | 晨澗雲 按量 | ¥124 | ¥371 | 比價 → |
| A100 80GB 全引數微調7B、70B量化推理、中型訓練任務 | 80GB | ¥5.47/時 | Paperspace（美國） 按量 | ¥131 | ¥394 | 比價 → |
| H100 80GB 海外平臺大模型訓練旗艦卡 | 80GB | ¥8.28/時 | Paperspace（美國） 按量 | ¥199 | ¥596 | 比價 → |
近似線性：2 卡約 2 倍單價。但通訊開銷會讓加速比低於 2 倍，所以單卡能跑完的任務優先單卡。
要。跨機型混跑會受最慢的卡拖累，且互聯頻寬通常無法保證。
多卡並行 / 叢集成本估算｜資料來源：GPU 算力雷達 rentgpu.link（2026-10-26 更新，每小時自動抓取各平臺公開定價）｜https://rentgpu.link/use/multi-card｜CC BY 4.0
rentgpu.link
中立的 GPU 算力租賃比價工具：每小時採集全球 26 個平臺公開價格。不持有顯示卡，不賣算力。