目前最便宜的在租卡型
$0.16
NVIDIA RTX A5000（RunPod）
AI 算力
AI COMPUTE算力选型加速卡规格库 · 云厂商租用价格实时对比 · 30 天租金走势。选型时先看规格库确认显存、算力与互联是否够用，再用租用比价对比各厂商的按需与竞价价格。
数据日期
2026-10-28 15:45
报价时间 2026-10-28 12:15；与云厂商官网此刻的报价不一致时以官网为准
本页汇总 26 款主流 AI 加速卡的硬件规格，并聚合 2 家云厂商的 38 条实时租用报价，覆盖 12 类在租卡型。规格与报价取自各芯片厂商公开规格页与云厂商公开价格页。
加速卡规格26覆盖 7 家芯片厂商
云厂商2RunPod / Lambda Labs
在租卡型12归一键去重后的比价口径
实时报价38条按需 / 竞价报价
数据日期2026-10-28 15:45北京时间 · 本页报价对应 2026-10-28 12:15
今日行情速读
3 条$0.16
单价最高的在租卡型
$5.98
NVIDIA B200（RunPod）
本页覆盖
12 类卡型2 家提供方 · 数据日期 2026-10-28 15:45
GPU 租用价格速览
12 类在租卡型| 排名 | 卡型 | 显存 | 最低按需 | 提供方 | 最低竞价 | 提供方 | 供应商 | 报价数 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
NVIDIA RTX A5000A5000 |
24 GB | $0.16 | RunPod | — | — | 1 家 | 1 | 走势 → |
| 2 |
NVIDIA RTX A4000A4000 |
16 GB | $0.17 | RunPod | — | — | 1 家 | 1 | 走势 → |
| 3 |
NVIDIA Tesla V100V100 |
32 GB | $0.23 | RunPod | — | — | 2 家 | 2 | 走势 → |
| 4 |
NVIDIA RTX A6000A6000 |
48 GB | $0.33 | RunPod | — | — | 2 家 | 2 | 走势 → |
| 5 |
NVIDIA RTX 4090RTX-4090 |
24 GB | $0.34 | RunPod | — | — | 1 家 | 1 | 走势 → |
| 6 |
L4L4 |
24 GB | $0.44 | RunPod | — | — | 1 家 | 1 | 走势 → |
| 7 |
NVIDIA L40SL40S |
48 GB | $0.79 | RunPod | — | — | 1 家 | 1 | 走势 → |
| 8 |
NVIDIA A100 80GBA100-80GB |
80 GB | $1.19 | RunPod | — | — | 2 家 | 3 | 走势 → |
| 9 |
NVIDIA A100 40GBA100-40GB |
40 GB | $1.99 | Lambda Labs | — | — | 1 家 | 2 | 走势 → |
| 10 |
NVIDIA H200H200 |
141 GB | $2.29 | Lambda Labs | — | — | 2 家 | 2 | 走势 → |
| 11 |
NVIDIA H100H100 |
80 GB | $2.59 | RunPod | — | — | 2 家 | 4 | 走势 → |
| 12 |
NVIDIA B200B200 |
192 GB | $5.98 | RunPod | — | — | 2 家 | 2 | 走势 → |
加速卡规格精选
按 FP16 算力取前 8 款
Cerebras WSE-3 Turbo
Cerebras · 2026-08 · WSE
- 显存
- 44 GB
- 带宽
- 43200 TB/s
- FP16
- 250,000
- FP8
- —
Announced August 18, 2026. Same 46,225 mm^2 wafer, 4 trillion transistors and 900,000 cores as WSE-3, but Cerebras doubles AI compute to 250 PFLOPS and memory bandwidth to 43.2 PB/s (shown here as 43,200 TB/s). A CS-4 rack holds three wafers for 750 PFLOPS. Compute figure is on the same basis as the 125 PFLOPS FP16 rating of WSE-3.
FP4 — · TDP —
厂商规格页 →
Cerebras WSE-3
Cerebras · 2024 · WSE
- 显存
- 44 GB
- 带宽
- 21000 TB/s
- FP16
- 125,000
- FP8
- —
Single 46,225 mm^2 wafer. Holds entire activations on-chip; eliminates many distributed-training pains. Cerebras rates aggregate memory bandwidth at 21 PB/s (shown here as 21,000 TB/s).
FP4 — · TDP 23000 W
厂商规格页 →
AMD MI455X
AMD · 2026-07 · Instinct
- 显存
- 432 GB
- 带宽
- 23.3 TB/s
- FP16
- 5,030
- FP8
- 20,130
AMD's MI400-series flagship, launched at Advancing AI on July 23, 2026 with Helios racks already in production. 432GB HBM4. Per-GPU figures are MXFP4, MXFP8 and dense BF16 peaks; AMD publishes the rack numbers of 2.9 exaflops FP4, 1.4 exaflops FP8, 31TB HBM4 and 1.7 PB/s across 72 GPUs. OpenAI expects to bring Helios online starting in Q4 2026.
FP4 40,260 · TDP —
厂商规格页 →
NVIDIA GB200 (Blackwell)
NVIDIA · 2025 · Blackwell
- 显存
- 372 GB
- 带宽
- 16 TB/s
- FP16
- 5,000
- FP8
- 10,000
Blackwell flagship: dual B200 + Grace CPU. FP4 native. The chip every major lab is buying for 2025-2026 frontier training.
FP4 20,000 · TDP 2700 W
厂商规格页 →
NVIDIA Rubin (Vera Rubin)
NVIDIA · 2026-08 · Rubin
- 显存
- 288 GB
- 带宽
- 19.2 TB/s
- FP16
- 4,000
- FP8
- 17,500
Blackwell successor. 288GB HBM4 per GPU. NVIDIA began production shipments in August 2026. FLOPS are NVIDIA dense figures (FP8 is FP8/FP6 training, FP4 is NVFP4 training); the 50 PFLOPS NVFP4 inference headline is a sparse figure and is not used here.
FP4 35,000 · TDP —
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NVIDIA B300 (Blackwell Ultra)
NVIDIA · 2025 · Blackwell Ultra
- 显存
- 288 GB
- 带宽
- 8 TB/s
- FP16
- 2,500
- FP8
- 5,000
Mid-cycle Blackwell refresh: 208 billion transistors across two dies, with NVIDIA quoting 1.5x the HBM3e capacity and 1.5x the dense NVFP4 rate of Blackwell. Dense figures shown; NVIDIA rates the NVL72 rack at 1,440 PFLOPS NVFP4 with sparsity and 1.1 exaFLOPS dense.
FP4 15,000 · TDP 1400 W
厂商规格页 →
NVIDIA B200
NVIDIA · 2025 · Blackwell
- 显存
- 180 GB
- 带宽
- 8 TB/s
- FP16
- 2,500
- FP8
- 5,000
Single-die Blackwell. 180GB HBM3e per GPU (1,440GB across an 8-GPU DGX B200). Inference workhorse for serving 100B+ MoE models on a single GPU.
FP4 10,000 · TDP 1000 W
厂商规格页 →
AMD MI355X
AMD · 2025-06 · Instinct
- 显存
- 288 GB
- 带宽
- 8 TB/s
- FP16
- 2,500
- FP8
- 5,000
AMD's MI350-series flagship. 288GB HBM3e with native MXFP4 and MXFP6 support. 1400W typical board power. The step between MI325X and the Helios-rack MI400 series.
FP4 10,100 · TDP 1400 W
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数据说明
收录规模26 款加速卡 · 2 家云厂商12 类在租卡型 · 38 条报价
数据日期2026-10-28 15:45报价时间 2026-10-28 12:15；与云厂商官网此刻的报价不一致时，以官网为准
规格库数据日期2026-10-05厂商公布规格的最后更新日期
已知边界价格与在售情况以云厂商官网为准未披露的字段显示「—」，不做估算补齐；报价与库存随时会变，下单前请回源核对
常见问题
这个频道的算力数据从哪里来？
加速卡规格与租用报价汇总自各芯片厂商公开规格页与云厂商公开价格页，目前收录 26 款加速卡规格、2 家云厂商、12 类在租卡型。数据日期 2026-10-28 15:45，报价时间 2026-10-28 12:15；与云厂商官网不一致时，以官网为准。
租用价格里的「按需」和「竞价」有什么区别？
按需（on-demand）是随开随用、按小时计费的稳定价格；竞价（spot）是厂商回收闲置算力给出的折扣价，价格更低但可能被随时中断。对训练任务建议按需，对可中断的批处理或推理可考虑竞价。
为什么有的卡型价格明显偏低或偏高？
同一归一键下会合并不同显存与形态的卡（如 A100 40GB 与 80GB、PCIe 与 SXM），因此最低价可能来自规格更低的版本。比价时请点进卡型详情，对照「原始卡名」与显存再判断，避免只看单价下结论。
FP16 / FP8 / FP4 算力是稀疏值还是密集值？
本页统一采用厂商公布的密集（dense）算力，不使用带稀疏（sparse）标注的宣传峰值。不同厂商对同一代产品的口径存在差异，跨厂商对比时建议以显存容量与显存带宽为主，算力为辅。
为什么没有我用的卡型或云厂商？
本页只收录数据源已覆盖的公开机型与报价。若你的卡型或厂商缺失，说明其未在数据源聚合范围内；可以点进卡型详情页核对「原始卡名」，或到 AI 导航频道查找对应云厂商。
算力频道全景
13 个专题栏目租金涨跌榜
行情按卡型给出 7/14/30 天租金指数与涨跌排序，附涨得最猛与跌得最狠的卡。
按型号汇总云厂商的单卡小时价与整机配置（显存 / vCPU / 内存），按需与预留分列。
现货与紧缺度
行情聚合平台可见的在售条数与紧缺等级，看清哪些卡「有价无货」。
算力选型器
选型选模型与量化档位，算出需要几张卡、总显存多少、按今日租价月租多少钱。
成本测算
成本自建 vs 租用 vs 调用 API 三方案对比，给出盈亏平衡小时数与每百万 token 成本。
功耗与电费
成本按卡数、TDP、电价与 PUE 算月电费，并对比同算力的租用价格。
云厂商对比
平台国内外算力平台的计费方式、卡型覆盖与公开价格线横向对比。
整机与集群
硬件DGX / HGX / NVL72 / 昇腾超节点的卡数、显存、整机功耗与互联拓扑。
训练算力与成本
成本按模型看训练算力（FLOP）、参数量与数据量，以及公开披露的训练成本目录。
训练成本榜
成本公开披露的训练算力与美元成本，并按今天的租价重算一遍。
微调与托管
成本微调平台训练单价与托管推理每百万 token 比价，含平台下线提醒。
国产算力专区
硬件昇腾 / 寒武纪 / 昆仑芯 / 海光的规格与可信度分层，以及哪里能租到。
算力平台导航
平台按国内自建 / 海外自建 / MaaS / 企业合同制分组收录，带定价页直达。
规格与报价来自各芯片厂商公开规格页与云厂商公开定价页；数据日期 2026-10-28 15:45，报价时间 2026-10-28 12:15。价格与在售情况以厂商官网为准。