只为实际使用付费:项目持续 2 小时就付 2 小时费用,避免传统包月租赁中 “用 2 天付 30 天钱” 的浪费。某模型测试团队数据显示,采用按小时计费后,短期任务成本降低 70%。
灵活适配场景:无论是 2 小时的模型推理验证、12 小时的小规模微调,还是 3 天的临时渲染,都能找到对应时长的计费方案,无需为 “冗余时间” 买单。
模型测试 / 推理:快速验证新模型结构(如修改 Transformer 层数后的效果),单任务通常 1-4 小时,按小时计费可精准控制成本。
小规模训练 / 微调:针对 10 万级样本的数据集(如特定领域的文本分类),训练周期多为几小时到 1 天,无需长期占用资源。
临时渲染任务:应对突发的活动宣传视频渲染(如 24 小时内完成 30 秒动画),按小时租用 RTX 4090 可即时启动,避免采购硬件的时间损耗。
教学 / 实验环境:学生完成课程作业(如用 ResNet 训练 CIFAR-10),单任务耗时 3-6 小时,按小时租赁比实验室共享资源更高效。
即时获取:通过平台控制台,3 分钟内即可启动所需 GPU(如 A100、RTX 4090),无需等待硬件采购或审批流程。
动态调整:任务中发现算力不足,可即时升级型号(如从 RTX 3090 换为 A100);需求降低时,也能随时释放部分资源,费用实时结算。
小步快跑测试:模型训练前先用 10% 数据集试跑,估算全量数据所需时间。例如,试跑 1 万样本耗时 1 小时,可预估 10 万样本需 10 小时(加 20% 缓冲即 12 小时)。
设置监控告警:利用平台工具(如极智算的费用预警功能),设置 “达到预估时长 80%” 时提醒,及时检查任务进度,避免无意义超时。
拆分任务批次:将超 24 小时的任务拆分为多个子任务(如按数据集分片),每完成一批次结算一次,降低单次超时风险。
脚本化自动释放:在训练 / 渲染脚本末尾加入 API 调用指令,任务结束后自动释放实例。例如,PyTorch 训练脚本最后添加:
import requests# 调用平台API释放实例requests.post("https://api.jizhisuan.com/release", json={"instance_id": "xxx"})
利用平台自动策略:极智算提供 “闲置释放” 功能,设置 “30 分钟无 GPU 负载自动关机”,避免因忘记操作导致的资源空跑(某用户通过此功能每月节省 150 元)。
按需求匹配型号:
文本分类、简单目标检测(如 YOLOv5-small):RTX 3090(24GB)足够,时租约 4 元,比 A100(15 元 / 小时)节省 70%;
中等规模图像生成(如 Stable Diffusion 微调):RTX 4090(24GB)性价比最优,时租 5-7 元;
超大规模特征提取:A100(80GB)才是必要选择,避免因显存不足导致任务失败。
阶梯测试法:对算力需求不明确的任务,先租用低端卡(如 RTX 3090)测试,若出现显存溢出或速度过慢,再升级至高端卡,避免 “一步到位” 的浪费。
抢占式实例:适合可中断任务(如渲染非关键帧、可容错的训练),价格仅为普通实例的 1/3(如 A100 抢占式时租 5 元),但可能被平台回收,需做好断点续跑准备。
闲时折扣:极智算、AutoDL 等平台在夜间(23:00 - 次日 8:00)推出 6-8 折优惠,将非紧急任务(如 overnight 训练)安排在此时段,单小时成本降低 20%-40%。
预制镜像:提前创建包含所需框架(如 PyTorch 2.0+CUDA 12.1)的自定义镜像,实例启动后无需重新安装,每次可节省 30-60 分钟配置时间(按 RTX 4090 时租 6 元计算,每次节省 3-6 元)。
高效数据传输:通过平台内网直接读取对象存储(如阿里云 OSS、腾讯云 COS)中的数据,传输速度比公网快 10 倍,避免因数据上传占用的计费时间(某用户 100GB 数据传输从 2 小时缩短至 10 分钟)。
方案 A:按小时租赁(A100,时租 15 元)
方案 B:包月租赁(A100,月租 9000 元)
方案 C:自购 A100(约 10 万元)
秒级交付:覆盖 A100、V100、RTX 4090 等全系列 GPU,资源池化确保 “即点即用”,项目启动无需等待。
精细化计费:严格按秒计费,实例关机后立即停止计费(精确到 0.01 元),避免传统平台 “按分钟向上取整” 的隐性成本。
智能工具链:提供 API、CLI 和自动化脚本模板,支持任务启动、监控、释放全流程自动化,减少人工操作失误。
成本可视化:实时费用仪表盘展示每小时消耗,支持按任务、按团队维度统计,预算超支前自动告警。
专家支持:7×24 小时技术团队提供选型建议(如 “用 RTX 4090 还是 A100 更划算”),避免因型号选错导致的成本浪费。
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