2026 年最值得租用的 GPU：按工作负载与预算推荐

简短回答。先根据需要容纳的最大模型选择 GPU，再根据所需速度选择。7B 到 13B 模型和图像生成，NVIDIA L40S（每 GPU 每月 $849）是最便宜的合适选择。单卡运行 70B 以内的模型，RTX PRO 6000 Blackwell（$1,199）可在 FP8 下容纳模型。单卡以 BF16 运行 70B 或需要长上下文时，AMD MI300X（$1,749）拥有 192 GB 显存，而 H200（$2,699）是在 CUDA 上以 FP8 运行 70B 的首选。训练和超大模型方面，B200（$4,449）、B300（$4,899）和 AMD MI355X（$2,449）领先，推理时还可使用 FP4。

快速推荐

如果您需要	推荐租用	理由	每月
部署 7B 到 13B 模型、生成图像	NVIDIA L40S	48 GB 显存可容纳 BF16 下的 13B 模型，价格最低	每 GPU $849
单卡部署 70B 以内模型、渲染、剪辑视频	NVIDIA RTX PRO 6000	96 GB GDDR7 显存可容纳 FP8 下的 70B 模型；配备 FP4 Tensor Core 和 RT Core	每 GPU $1,199
单卡以 BF16 或长上下文部署 70B	AMD MI300X	192 GB HBM3，带宽 5.3 TB/s；ROCm 可运行 vLLM 和 SGLang	每 GPU $1,749
在 CUDA 上以 FP8 部署 70B	NVIDIA H200	141 GB HBM3e，带宽 4.8 TB/s，基于 Hopper 软件生态	每 GPU $2,699
预算有限、需要 NVLink 的训练	NVIDIA H100	最便宜的 8 卡 NVLink 节点，也是各类训练方案的参考配置	8 块 GPU 共 $15,992
预训练或全参数微调大模型	NVIDIA B200	4.5 PF 稠密 FP8 算力，180 GB 显存、带宽 8 TB/s，NVLink 5，FP64 性能强劲	每 GPU $4,449
部署推理模型及 400B 以上的模型	NVIDIA B300	288 GB HBM3e，13.5 PF 稠密 FP4 算力	每 GPU $4,899
ROCm 上的同类选择，价格减半	AMD MI355X	288 GB HBM3E，5.0 PF FP8 算力，10.1 PF FP4 算力	每 GPU $2,449
双精度科学计算（FP64）	B200 或 MI355X	B300 以 FP64 性能换取更高的 AI 算力	每 GPU $2,449 起

四个问题，帮您做出选择

模型需要多少显存？权重占用 = 参数量 × 每个参数的字节数（BF16 为 2，FP8 为 1，4 位为 0.5），再加上约 20% 的激活值和运行时开销，长上下文和多用户场景还要加上 KV 缓存。这决定了您需要多少块 GPU：参见需要多少 GPU 显存。
任务受限于显存带宽还是算力？token 生成主要受带宽限制：在算力相同的情况下，H200（4.8 TB/s）的解码速度快于 H100（3.35 TB/s）。训练和提示词处理受算力限制：请比较稠密 FP8 或 FP4 算力。
模型是否需要跨多块 GPU？张量并行要求服务器内的 GPU 之间具备 NVLink 或 Infinity Fabric 互联。PCIe 卡（L40S、RTX PRO 6000）最适合每块 GPU 运行一个模型。
CUDA 还是 ROCm？PyTorch、JAX、vLLM 和 SGLang 在两者上都能运行。仅支持 CUDA 的内核和 TensorRT-LLM 需要 NVIDIA；AMD Instinct 每美元可获得更多显存。

性价比

CoreGPU 每 GPU 每月价格，折算到每 GB 显存和每 PFLOPS 稠密 FP8 算力：

GPU	显存	带宽	FP8 稠密算力	每 GPU/月	每 GB 显存	每 PFLOPS FP8
NVIDIA L40S	48 GB GDDR6	864 GB/s	0.73 PF	$849	$17.69	$1,163
NVIDIA RTX PRO 6000	96 GB GDDR7	1.6 TB/s	1 PF	$1,199	$12.49	$1,199
AMD MI300X	192 GB HBM3	5.3 TB/s	2.6 PF	$1,749	$9.11	$673
NVIDIA H100	80 GB HBM3	3.35 TB/s	1.98 PF	$1,999	$24.99	$1,010
AMD MI350X	288 GB HBM3E	8 TB/s	4.6 PF	$2,249	$7.81	$489
AMD MI325X	256 GB HBM3E	6 TB/s	2.6 PF	$2,299	$8.98	$884
AMD MI355X	288 GB HBM3E	8 TB/s	5 PF	$2,449	$8.50	$490
NVIDIA H200	141 GB HBM3e	4.8 TB/s	1.98 PF	$2,699	$19.14	$1,363
NVIDIA B200	180 GB HBM3e	8 TB/s	4.5 PF	$4,449	$24.72	$989
NVIDIA B300	288 GB HBM3e	8 TB/s	4.5 PF	$4,899	$17.01	$1,089

单位为 USD，不含税。价格核查于 2026年11月4日；实时价格和库存请见价格页面。

AMD Instinct 在两项指标上都领先：MI350X 和 MI355X 每 GB 显存的价格低于 $9，每 PFLOPS FP8 的价格低于 $500。在 NVIDIA GPU 中，B200 每美元的 FP8 算力最高，略高于 H100；RTX PRO 6000 每美元的显存最多。

NVIDIA 还是 AMD？

如果您的技术栈依赖仅支持 CUDA 的内核、TensorRT-LLM 或针对 Hopper 和 Blackwell 调优的训练方案，或者需要最快的 GPU 间互联（B200 和 B300 上 1.8 TB/s 的 NVLink 5），请选择 NVIDIA。如果您的模型运行在 PyTorch、JAX、vLLM 或 SGLang 上，请选择 AMD Instinct：每美元更多的显存和 FP8 算力，意味着每个模型所需的 GPU 更少。详细的并排对比数据见 GPU 对比。

何时适合按月租用

一旦 GPU 每月繁忙时间超过约 540 小时（大约每天 18 小时），月付价格就比按小时计费更划算：训练、微调以及需要持续在线的推理都属于这种情况。如果只是几个小时的测试，按小时计费的实例更便宜。每款 GPU 的具体计算见按小时与按月租用 GPU 对比，所有月价都列在价格页面上。

2026 年最适合 LLM 推理的 GPU 是哪款？

取决于模型规模。13B 参数以内，选 NVIDIA L40S（CoreGPU 每月 $849）。单卡运行 70B 以内的模型，可选 FP8 下的 RTX PRO 6000（$1,199），或选在 CUDA 上解码更快的 H200（$2,699）。以 BF16 运行 70B 或需要长上下文时，选配备 192 GB 显存的 AMD MI300X（$1,749）。推理模型和 400B 以上的模型，选支持 FP4 的 B300（$4,899）或 AMD MI355X（$2,449）。

能运行 70B 模型的最便宜 GPU 是哪款？

在 4 位量化下，70B 模型约需 42 GB，单块 NVIDIA L40S（每月 $849）即可容纳。FP8 下约需 85 GB，单块 RTX PRO 6000（$1,199）即可容纳。BF16 下约需 170 GB，单块 AMD MI300X（$1,749）即可容纳。

H200 比 H100 更值得租用吗？

当显存是瓶颈时，答案是肯定的：H200 拥有 141 GB 显存、4.8 TB/s 带宽，而 H100 为 80 GB、3.35 TB/s，两者算力相同。因此，需要两块 H100 的模型往往在一块 H200 上就能运行，而且解码更快。如果您的模型能装进 80 GB，H100（每月 $1,999）比 H200（$2,699）更便宜。

我应该租用 AMD MI300X，而不是 NVIDIA GPU 吗？

如果您的技术栈基于 ROCm（PyTorch、JAX、vLLM、SGLang），答案是肯定的：MI300X 拥有 192 GB HBM3 和 2.6 PF 稠密 FP8 算力，每月 $1,749，显存和算力都超过 H100，价格却更低。仅支持 CUDA 的内核和 TensorRT-LLM 仍需使用 NVIDIA。