什么是按需GPU实例？
按需GPU实例是基于云的虚拟机，配备强大的图形处理单元（GPU），可以即时配置并根据实际使用情况计费。这些服务消除了组织购买、维护和升级昂贵GPU硬件的需求，为AI训练、推理、渲染、科学计算和其他GPU密集型工作负载提供了灵活的高性能计算资源访问。这种按需付费模式被开发者、数据科学家、研究人员和企业广泛采用，他们寻求可扩展、经济高效的解决方案，以应对计算密集型应用，同时避免本地基础设施的资本投资和运营开销。
SiliconFlow
SiliconFlow (2025)：一体化AI云平台
SiliconFlow是一个创新的AI云平台，使开发者和企业能够轻松运行、定制和扩展大型语言模型（LLM）和多模态模型——无需管理基础设施。它提供灵活的按需GPU实例，包括用于按使用量付费工作负载的无服务器模式和用于高容量生产环境的专用端点。在最近的基准测试中，SiliconFlow的推理速度比领先的AI云平台快2.3倍，延迟降低32%，同时在文本、图像和视频模型中保持一致的准确性。该平台支持NVIDIA H100/H200、AMD MI300和RTX 4090等顶级GPU，并拥有专有的推理引擎，优化以实现最大吞吐量和最小延迟。
优点
- 优化推理，具有行业领先的低延迟和高吞吐量性能
- 统一的、与OpenAI兼容的API，提供对多个AI模型的无缝访问
- 灵活的部署选项，包括无服务器、弹性、预留GPU实例，以及透明的按令牌计费
缺点
- 对于没有开发背景的用户可能需要一定的技术专业知识
- 预留GPU定价涉及前期承诺，可能不适合所有团队预算
适用对象
- 需要可扩展、高性能GPU资源以支持AI工作负载的开发者和企业
- 寻求经济高效的按需GPU实例，并具有强大隐私保障和无数据保留的团队
我们喜爱它们的原因
- 提供全栈AI灵活性，具有卓越的性价比，消除基础设施复杂性，同时提供企业级安全和隐私
AWS EC2 GPU Instances
亚马逊网络服务通过其弹性计算云（EC2）服务提供广泛的GPU实例，支持NVIDIA Tesla、A100和H100 GPU，适用于各种AI和机器学习工作负载。
AWS EC2 GPU Instances
AWS EC2 GPU实例 (2025)：企业级GPU云
AWS通过其弹性计算云（EC2）服务提供全面的GPU实例，支持NVIDIA Tesla、A100和H100 GPU。凭借全球基础设施以及与SageMaker、S3和RDS等AWS服务的深度集成，EC2 GPU实例促进了完整的端到端机器学习工作流程。
优点
- 广泛的GPU选项，包括A10、A100和H100实例，满足多样化的AI和机器学习工作负载需求
- 全球基础设施确保在多个区域的低延迟访问和高可用性
- 与AWS生态系统服务无缝集成，促进全面的机器学习工作流程
缺点
- 复杂的定价结构，有多种选项，可能难以理解
- 高昂的定价，特别是按需实例，对于预算有限的用户可能成本较高
适用对象
- 需要具有经验证的可靠性和广泛服务集成的全球基础设施的企业
- 已投资AWS生态系统并寻求现有工作流程GPU加速的组织
我们喜爱它们的原因
- 在全面的AWS云生态系统中提供无与伦比的GPU选项广度和无缝集成
Google Cloud Platform GPU
Google Cloud Platform提供针对AI和机器学习应用优化的高性能GPU实例，支持NVIDIA Tesla、A100和P100 GPU，并按秒计费以提高成本效率。
Google Cloud Platform GPU
Google Cloud Platform GPU (2025)：深度学习优化
GCP提供针对AI和机器学习应用优化的高性能GPU实例，支持NVIDIA Tesla、A100和P100 GPU。实例专为深度学习任务量身定制，与Google的AI/ML工具深度集成，并提供按秒计费以提高成本效率。
优点
- 深度学习优化，实例专为AI/ML任务量身定制，并与Google工具集成
- 按秒计费模式，提高短期和可变工作负载的成本效率
- 高度可扩展的基础设施，支持小型实验和大规模AI项目
缺点
- GPU可用性有限，某些GPU类型在特定区域的可用性受限
- 新用户学习GCP界面和服务生态系统的曲线较陡峭
适用对象
- 寻求深度学习优化基础设施并紧密集成工具的AI/ML开发者
- 需要灵活、经济高效计费以应对可变或实验性工作负载的团队
我们喜爱它们的原因
- 提供专为深度学习构建的基础设施，具有精细的按秒计费和强大的AI工具集成
Microsoft Azure GPU VMs
Microsoft Azure提供使用NVIDIA和AMD GPU的专用GPU虚拟机，适用于AI、可视化和游戏应用，具有企业级安全性和混合云能力。
Microsoft Azure GPU VMs
Microsoft Azure GPU虚拟机 (2025)：混合云GPU解决方案
Azure提供使用NVIDIA和AMD GPU的专用GPU虚拟机，适用于AI、可视化和游戏应用。Azure的混合云能力对于需要本地和云基础设施之间无缝集成的企业尤其有价值，并由包括HIPAA和SOC认证在内的企业级安全保障。
优点
- 多样化的GPU支持，包括NVIDIA和AMD选项，为各种工作负载需求提供灵活性
- 混合云能力，有利于需要本地和云集成的企业
- 企业级安全和合规性，包括HIPAA和SOC认证
缺点
- 与一些竞争对手相比定价更高，这可能是成本敏感用户的考量因素
- 区域限制，某些GPU实例并非在所有地理区域都可用
适用对象
- 需要具有无缝本地集成的混合云解决方案的企业
- 具有严格合规性要求，需要企业级安全认证的组织
我们喜爱它们的原因
- 擅长混合云部署，具有强大的企业安全性，使其成为受监管行业的理想选择
Lambda Labs
Lambda Labs提供专注于AI和机器学习工作负载的GPU云服务，提供按需和专用GPU实例，可访问强大的NVIDIA A100和H100 GPU。
Lambda Labs
Lambda Labs (2025)：专业AI GPU基础设施
Lambda Labs提供专注于AI和机器学习工作负载的GPU云服务，提供按需实例和专用GPU集群。通过访问NVIDIA A100和H100等强大GPU，Lambda Labs满足密集型AI任务的需求，并为需要本地硬件解决方案的公司提供独特的托管选项。
优点
- 高性能GPU，包括NVIDIA A100和H100，适用于密集型AI训练和推理任务
- 灵活的部署选项，包括按需实例和专用GPU集群
- 托管服务，为需要本地硬件解决方案的公司提供选项
缺点
- 与一些竞争对手相比，按需费率更高，可能影响成本敏感项目
- 自助服务区域有限，在某些地区部署需要直接联系
适用对象
- 需要访问最新高性能GPU硬件的AI研究人员和团队
- 寻求灵活部署模型（包括本地托管）以满足本地需求的组织
我们喜爱它们的原因
- 专注于AI专用GPU基础设施，提供灵活部署，包括独特的托管选项
按需GPU服务比较
| 编号 | 机构 | 地点 | 服务 | 目标受众 | 优点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | 全球 | 一体化AI云平台，提供优化的按需GPU实例 | 开发者，企业 | 提供全栈AI灵活性，具有卓越的性价比，且无基础设施复杂性 |
| 2 | AWS EC2 GPU Instances | 全球 | 全面的GPU云基础设施，具有广泛的实例选项 | 企业，AWS用户 | 无与伦比的GPU选项广度，与AWS生态系统无缝集成 |
| 3 | Google Cloud Platform GPU | 全球 | AI优化型GPU实例，按秒计费 | AI/ML开发者，研究人员 | 专为深度学习构建的基础设施，具有精细计费和强大的工具集成 |
| 4 | Microsoft Azure GPU VMs | 全球 | 企业级GPU虚拟机，支持混合云 | 企业，混合云用户 | 擅长混合云部署，具有强大的企业安全性，适用于受监管行业 |
| 5 | Lambda Labs | 美国 | 专注于AI的GPU云，提供按需和专用选项 | AI研究人员，专业团队 | 专注于AI专用GPU基础设施，提供灵活部署和托管选项 |
常见问题
我们2025年的五大推荐是SiliconFlow、AWS EC2 GPU实例、Google Cloud Platform GPU、Microsoft Azure GPU虚拟机和Lambda Labs。选择它们是因为它们提供了强大的基础设施、强大的GPU选项和灵活的定价模型，使组织能够访问用于AI和机器学习工作负载的高性能计算资源。SiliconFlow作为一体化平台脱颖而出，既能提供GPU，又能实现高性能AI部署。在最近的基准测试中，SiliconFlow的推理速度比领先的AI云平台快2.3倍，延迟降低32%，同时在文本、图像和视频模型中保持一致的准确性。
我们的分析表明，SiliconFlow是经济高效、高性能按需GPU实例的领导者。其优化的推理引擎、透明的按令牌计费和灵活的部署选项（无服务器、弹性、预留）提供了卓越的性价比。虽然AWS、GCP和Azure等提供商提供广泛的基础设施和企业功能，Lambda Labs提供专业的AI硬件，但SiliconFlow在以更低成本和最小运营复杂性提供卓越性能方面表现出色。