# GPU 云服务替代方案

> 与其他 GPU 云的客观对比：计费、租户模式、数据传输和支付方式。

来源：https://fullgpu.com/zh/alternatives  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

## GPU 云替代方案对比（2026）

| 服务商 | 计费模式 | 硬件与租户模式 | 加密货币支付 | 最佳匹配 |
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| [FullGPU（我们的服务）](https://fullgpu.com/zh/pricing) | 每台服务器固定月价；可在任何一次续费前取消 | 独享整卡 GPU；8 卡服务器为裸金属 | 支持：BTC、ETH、XMR、TRON 网络上的 USDT、SOL | 每月大部分时间都在运行的工作负载 |
| [Runpod](https://fullgpu.com/zh/alternatives/runpod) | 按需 Pod，按秒或按小时计费；Serverless 端点；预付额度 | Secure Cloud 和 Community Cloud 两个层级；Instant Clusters | 据其文档，通过支付服务商支付 | 突发型任务和无服务器推理 |
| [Vast.ai](https://fullgpu.com/zh/alternatives/vast-ai) | 按秒计费：按需、可中断，或预留 1–6 个月 | 由独立主机商组成的算力市场；可靠性取决于主机商 | 据其文档，通过 BitPay 或 Crypto.com 支付 | 可以接受主机商之间差异的灵活任务 |
| [Lambda（Lambda Labs）](https://fullgpu.com/zh/alternatives/lambda) | 按需实例按 GPU 小时定价；1-Click Clusters 可预订 2 周至 1 年 | 云实例；预留容量需通过销售团队 | 据其公开页面，未提供 | 自助式实例和短期集群预订 |
| [CoreWeave](https://fullgpu.com/zh/alternatives/coreweave) | 公开的按需小时价格；大型预留合同主要通过销售团队签订 | Kubernetes 原生的企业级 AI 云 | — | 在 Kubernetes 上运行的大型预留部署 |
| [AWS](https://fullgpu.com/zh/alternatives/aws) | EC2 GPU 实例：按需、Savings Plans 或容量块（Capacity Blocks）；出站流量另行计费 | P5（H100、H200）和 P6（B200、B300）实例；受服务配额限制 | — | 业务已构建在 AWS 服务上的团队 |
| [Paperspace（DigitalOcean）](https://fullgpu.com/zh/alternatives/paperspace) | 按秒计费，设有最低计费时长；提供按需和预留两种方式 | DigitalOcean 的 GPU Droplets | — | 已在使用 DigitalOcean 的团队 |

信息来自各服务商的公开页面，核对时间为 2026年10月；“—”表示未涵盖。价格经常变动，请以各服务商的最新价格为准。

## 页面

- [2026年 CoreWeave 替代方案：6 家 GPU 云服务商对比](https://fullgpu.com/zh/alternatives/coreweave): 2026年 CoreWeave 替代方案：自助式和按月租用的 GPU 选择，对比以销售为主导、Kubernetes 原生的 AI 云平台。本文涵盖 Runpod、Lambda、Vast.ai、AWS 和 FullGPU。
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- [AWS GPU 替代方案：EC2 GPU 实例与按月租用的独立服务器对比](https://fullgpu.com/zh/alternatives/aws): AWS GPU 替代方案，对标 EC2 P5 和 P6 实例：以固定月价租用 H100、H200 和 B200 独立服务器，每月含 20–50 TB 流量。本文还对比了配额、机器学习容量块与硬件租户模式。

## 如何在各家 GPU 云之间做出选择

大多数 **GPU 云替代方案**之间的区别，与其说在于列出的 GPU 型号，不如说在于计费方式、您实际得到的硬件，以及开始使用需要满足的条件。用下面五个问题，就能很快把它们区分开：

1. **GPU 每月要运行多少小时？**按秒和按小时计费适合短时或不规律的任务；固定月价适合一个月大部分时间都在运行的工作。[GPU 成本计算器](https://fullgpu.com/zh/tools/gpu-cost-calculator)可以根据您的用量算出盈亏平衡点。
2. **您是否每天都需要同一台机器？**算力市场和可中断容量以可预测性换取灵活性。独立服务器在您租用期间始终保留同一套硬件、同一个 IP 地址和同一份本地数据。
3. **GPU 是整卡还是共享？**有些产品会用 vGPU 或 MIG 切分 GPU。请确认您据以选型的显存和算力全部归您所有。
4. **数据传输要花多少钱？**对于推理服务和数据流水线，出站流量费可能占账单的很大一部分。请确认哪些已包含在内，哪些按 GB 计费。
5. **如何开通和付款？**有些云需要销售审批、配额或银行卡；另一些则是自助式的。如果您想用加密货币支付，请确认哪些服务商接受，以及以什么方式接受。

## FullGPU 适合什么情况，不适合什么情况

FullGPU 以固定月价出租独享的整张 GPU，价格含流量、IPv4 地址和工程师 7×24 小时支持，费用从您用加密货币充值的余额中支付。它适合推理端点、持续数周的训练和微调，以及一个月大部分时间都在运行的团队共用机器。

如果您每周只需要几个小时的算力，或者需要无服务器自动扩缩容、可中断的 Spot 容量或托管 Kubernetes 平台，FullGPU 就不适合：这些我们都不提供。如果您现在的服务商按秒计费，而您的 GPU 一个月大部分时间都处于闲置状态，留在原服务商很可能更便宜。上方的每个对比页面都说明了在什么情况下另一家服务商是更好的选择。

## 将工作负载迁移到独立服务器

迁移通常很快：服务器运行预装 NVIDIA 驱动、CUDA、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 的 Ubuntu，AMD 服务器则使用 ROCm，因此同样的容器无需修改即可启动。通过 SSH 或 rsync 复制数据集和检查点，把推理端点指向新的 IP 地址，并保留原服务商，直到第一周运行无误。[GPU 服务器快速入门](https://fullgpu.com/zh/docs/quickstart)介绍了首次登录，交付后我们的工程师还会协助您迁移数据。

## GPU 云替代方案常见问题

### 按小时计费的 GPU 云，最好的替代方案是什么？

这取决于您的用量。如果您的 GPU 一个月大部分时间都在运行，固定月价的独立服务器通常更简单，费用也更可预测；如果每次只运行几个小时，按秒或按小时计费通常更便宜。

### 哪些 GPU 云接受加密货币支付？

FullGPU 通过预付余额接受 Bitcoin、Ethereum、Monero、TRON 网络上的 USDT 和 Solana。根据各家 2026年10月的公开页面，Runpod 通过支付服务商接受加密货币，Vast.ai 通过 BitPay 或 Crypto.com 接受，而 Lambda 不提供加密货币支付。

### FullGPU 的 GPU 会与其他客户共享吗？

不会。每张 GPU 都整张分配给一位客户，没有 vGPU 切分、MIG 分区或分时共享，8 卡服务器则是裸金属服务器。

### 从其他服务商迁移过来，可以不修改容器吗？

通常可以。我们的镜像预装了 NVIDIA 驱动、CUDA、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit，因此标准的 CUDA 容器在这里的运行方式与在其他地方相同。在 AMD 服务器上，请使用各框架的 ROCm 版本。