场景适配：训练千亿参数大模型可调用 H100 集群，轻量化推理用 A10 即可满足，3D 动画渲染则优选 RTX 4090—— 无需为单一任务采购全系列硬件，资源池即取即用。
供应保障：通过分布式数据中心布局，极智算等平台可实现 “百万级 GPU 算力调度”，即使在 A100/H100 全球供应紧张的背景下，也能通过资源池化降低个体用户的获取难度。某自动驾驶团队曾在 3 小时内获取 50 张 A100 完成紧急训练，这在传统采购模式下几乎不可能实现。
操作流程：通过 Web 控制台或 API，选择 GPU 型号、实例规格（CPU / 内存 / 存储）、预装镜像（如 PyTorch 2.0+CUDA 12.1），点击确认后，系统自动完成资源分配、环境配置和网络部署，平均 30 秒内即可登录实例开始工作。
效率提升：某高校 AI 实验室的实测显示，使用极智算后，从 “实验想法产生” 到 “算力就绪” 的时间从传统模式的 7 天缩短至 5 分钟，年度项目迭代次数提升 3 倍。
扩容（Scale Out/Up）：当训练任务需要更多算力时，可通过控制台一键增加 GPU 数量（如从 4 卡扩展至 16 卡），或升级实例规格（如从 V100 换为 H100），新增资源在分钟级内加入集群。某电商平台的推荐模型训练，曾在大促前通过扩容将算力提升 10 倍，确保模型提前 3 天完成更新。
缩容（Scale In/Down）：任务完成或需求下降时，可即时释放多余资源。例如，模型调试阶段仅需 1 张卡，完成后立即释放，避免闲置计费 —— 某企业的测试数据显示，这种模式比 “固定租赁 10 卡整月” 节省 70% 成本。
自动化调度：高级平台支持基于负载的自动扩缩容（如设置 “GPU 利用率> 80% 时自动加卡，<30% 时自动减卡”），进一步减少人工干预。
计费精度：通常精确到秒或分钟，例如租用 1 张 A100 运行 3 小时 20 分钟，仅按实际时长计费，无最低消费门槛。极智算等平台还支持 “按任务计费”，直接关联计算结果与成本（如 “训练一轮模型收费 XX 元”）。
成本可视化：实时账单展示每张卡的使用时长、资源类型和费用明细，支持按项目、按团队维度统计，方便预算管理。某初创公司通过账单分析发现，夜间低峰期租用资源可节省 40% 成本，随即调整训练时间优化支出。
零隐性成本：无需承担硬件折旧、机房电费、运维人员工资等固定成本。对比传统模式，某科研团队的年度算力支出从 50 万元（含硬件采购）降至 12 万元（纯租赁费用），成本降低 76%。
每次测试可在 2 分钟内启动所需的 A100 实例，无需等待实验室共享资源；
测试完成后立即释放，单次成本仅几十元，大幅降低试错成本；
年度模型迭代次数从 12 次提升至 48 次，提前 3 个月完成核心功能开发。
平日仅保留 20 张 RTX 4090 应对常规需求；
活动前通过扩容将算力提升至 100 张卡，确保 3 天内完成 10 万帧渲染；
活动结束后 2 小时内释放多余资源，峰值期额外成本控制在预算内，避免了传统 “为峰值采购闲置硬件” 的浪费。
通过极智算的团队协作功能，北京、上海、广州的研究者可同时访问同一 GPU 集群，数据实时同步；
按实际使用时长分摊费用，避免 “资源归属权纠纷”；
项目周期从原计划 18 个月缩短至 12 个月，关键模拟结果提前发表。
更低门槛：无需巨额前期投入，个人开发者也能用上 H100；
更高效率：从 “等资源” 变为 “用资源”，加速项目落地；
更优成本：每一分钱都花在实际计算上，告别闲置浪费。
下一篇：短期 GPU 租赁：应对临时性高算力需求的高效方案