# 租用独享 RTX 5090 云服务器，每月 US$449

> 租用一整张 RTX 5090（32 GB GDDR7），运行在独享虚拟机中，US$449/月（全天候满载约合每 GPU 小时 US$0.62）。适用于图像生成、小型大语言模型和开发工作。

来源：https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-rtx-5090  
更新日期：2026-10-23  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

**简而言之：** FullGPU 按月出租 NVIDIA GeForce RTX 5090：一张独享的 GeForce RTX 5090（32 GB GDDR7），每月 US$449，满载使用时约合每 GPU 小时 US$0.62。该配置有现货，付款后 10 分钟内交付。费用从以美元计价的余额中支付，余额可用 Bitcoin、Ethereum、Monero、USDT（TRC-20）或 Solana 充值；无开通费，套餐可在任何一次月度续费前取消。

## FullGPU 的 RTX 5090 配置与月价

| 配置 | 类型 | 显存 | CPU | 内存 | 存储 | 网络 | 每月价格（美元） | 每 GPU 小时 | 供货情况 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [NVIDIA GeForce RTX 5090](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-rtx-5090) | 单卡 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 64 GB | 1 TB NVMe | 10 Gbps | US$449 | US$0.62 | 现货，付款后10 分钟内交付 |

每 GPU 小时 = 月价 ÷ GPU 数量 ÷ 730 小时，仅用于与按小时计费的方案对比：所有套餐均按固定月价计费。

## NVIDIA GeForce RTX 5090 规格（厂商公布）

| 规格项 | 参数值 | 备注 |
| --- | --- | --- |
| 架构 | Blackwell | NVIDIA |
| 显存 | 32 GB GDDR7 |   |
| 显存带宽 | 1.79 TB/s |   |
| FP4 | 3,352 AI TOPS | 厂商标称的稀疏算力 |
| FP8 | 支持 | 未公布稠密算力 |
| BF16 / FP16 | 支持 | 未公布稠密算力 |
| GPU 互联 | PCIe Gen5 x16 | 无 NVLink |
| 外形规格 | PCIe 卡 · GeForce |   |
| 最大功耗 | 575 W |   |

## RTX 5090 最擅长什么

- **图像生成:** 以大批次运行 SDXL，以及以 FP8 精度运行 FLUX.1 等 12B 参数的图像模型。
- **开发环境与原型开发:** 一台环境长期保留的 CUDA 开发机，在把代码迁移到 H100 或 H200 服务器之前，先在这里构建和测试。
- **小型与量化大语言模型:** BF16 精度的 8B 模型或 4 位量化的 32B 模型，都能装进 32 GB。
- **视频草稿与预览:** 用较小的或 FP8 精度的视频模型生成草稿和预览，每月 US$449。

## 何时选择其他 GPU 更合适

- [租用 RTX PRO 6000 Blackwell 服务器，每月 US$1,390 起](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-rtx-pro-6000): 当您需要超过 32 GB 显存时，例如 BF16 精度的视频模型或 70B 大语言模型，它的每张 GPU 配备 96 GB。
- [租用 NVIDIA H100 SXM 服务器，每月 US$2,190 起](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100): 用于在配备 80 GB HBM3 的数据中心 GPU 上进行生产环境的大语言模型推理服务或微调。
- [租用独享 NVIDIA L40S，每月 US$890](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-l40s): 当 48 GB 已经够用，并且您希望用一张数据中心级的卡运行 BF16 精度的 14B 模型时，每月 US$890。

## 概览

如果您想租用 RTX 5090 的算力，又不想自己购买和托管这张卡，我们提供运行在独享虚拟机中的一整张 GeForce RTX 5090，配备 32 GB GDDR7 显存，每月 US$449。这是我们价格最低的套餐，只要您的工作能装进 32 GB，就很适合图像生成、小型或量化的语言模型、原型开发和软件开发。下文将具体说明这一限制会在哪些地方成为瓶颈。

## RTX 5090 是什么，不是什么

RTX 5090 是 NVIDIA 基于 Blackwell 架构的 GeForce 旗舰卡。根据 NVIDIA 公布的规格，它配备 32 GB GDDR7 显存，带宽 1.79 TB/s，通过 PCIe Gen5 连接，功耗最高 575 W；其 Tensor Core 支持低至 FP4 的低精度格式，NVIDIA 标称的 FP4 稀疏算力为 3,352 AI TOPS。对于能装进显存的模型，就这个价格而言，这样的带宽相当高：超过 L40S（864 GB/s）和 RTX PRO 6000（1.6 TB/s）。

不过，它仍是一张为台式机设计的 GeForce 显卡，而不是数据中心 GPU。它没有 NVLink，显存止步于 32 GB，我们也只以单卡套餐出租。请把它当作一张快速而实惠的 GPU，用于显存装得下的工作，而不是在生产环境中替代 H100。如果您是从旧款显卡升级，我们关于[它与上一代 GeForce 的对比](https://fullgpu.com/zh/compare/rtx-4090-vs-rtx-5090)的页面介绍了两者的差异；[RTX 5090 与 RTX PRO 6000 对比](https://fullgpu.com/zh/compare/rtx-5090-vs-rtx-pro-6000)则说明了何时应该升级。

## 32 GB 显存能装下什么，装不下什么

权重大约需要每个参数 2 字节（BF16）、1 字节（FP8）或 0.5 字节（4 位），再加上 KV 缓存或激活值，以及 10–30% 的余量。

- **图像生成：**约有 3.5B 参数的 SDXL 在 FP16 精度下约占 7 GB，还能留出空间运行大批次。FLUX.1 等 12B 参数的模型仅 BF16 权重就需要约 24 GB，因此在 32 GB 显存上，需要以 FP8 精度运行（约 12 GB），或者让流水线在提示词编码完成后卸载文本编码器。
- **视频生成：**14B 参数的视频模型在 BF16 精度下，不计激活值就需要约 28 GB，剩余空间不够用。请使用 FP8 权重、更小的模型变体，或 96 GB 的 RTX PRO 6000。
- **大语言模型（LLM）推理：**BF16 精度的 8B 模型（约 16 GB）扣除余量后还剩约 10 GB 可用于 KV 缓存；14B 模型以 FP8 精度（约 14 GB）可以装下，以 BF16 精度则装不下；32B 模型以 4 位量化（约 16 GB）可以装下。70B 模型即使采用 4 位量化（约 35 GB）也装不下。作为参考，采用分组查询注意力（GQA）的类 Llama 架构 8B 模型（32 层，8 个 KV 头）在 BF16 精度下每个 token 约需 0.13 MB KV 缓存，因此 10 GB 大约可容纳所有活跃请求合计 75,000 个 token。
- **训练：**对图像模型做 LoRA、对 8B–14B 的 LLM 做 QLoRA 都可行。使用 Adam 做全参数微调时，每个参数大约需要 16–20 字节，因此只能用于约 1B 参数的模型。

该套餐的系统内存为 64 GB，这也限制了您能卸载到 CPU 的数据量，因此请把 32 GB 视为硬性上限。达到这一上限后，请将视频和大型图像流水线迁移到 RTX PRO 6000，将 LLM 推理服务迁移到 L40S 或 H100；我们的[生成式媒体指南](https://fullgpu.com/zh/solutions/generative-media)介绍了媒体工作负载的选型方法。

## 使用相同 CUDA 软件栈的开发机

RTX 5090 也很适合用作长期保留环境的开发机。您将获得 SSH root 权限、预装 NVIDIA 驱动、CUDA、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 的 Ubuntu 22.04 或 24.04 系统，以及 1 TB NVMe 存储，下载的模型和数据集在会话之间都会保留。在这里编写的代码，可以使用相同的 CUDA 工具链在我们的 H100 和 H200 服务器上运行，前提是所有编译型扩展都同时面向这两种架构；因此，您可以先以每月 US$449 的价格做原型开发，等工作负载增长后再迁移到数据中心 GPU。

实际使用中有一点需要注意：Blackwell 需要较新的软件。请安装面向 CUDA 12.8 或更高版本的 PyTorch 构建版本；旧版本不包含适用于这款 GPU 的 CUDA 内核，会因“no kernel image is available”错误而停止运行。安装完成后，可以这样快速检查：

```
nvidia-smi        # GPU model, driver and CUDA version
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0),
  torch.version.cuda)"
```

支持 SSH 的编辑器可以直接连接；JupyterLab 或 ComfyUI 等 Web 工具最好通过 SSH 隧道访问，而不是开放公网端口。我们关于 [NVIDIA 驱动与 CUDA](https://fullgpu.com/zh/docs/nvidia-drivers-cuda) 和[远程开发](https://fullgpu.com/zh/docs/remote-development)的指南有更深入的介绍。

## RTX 5090 价格：每月与每 GPU 小时

RTX 5090 每月 US$449，如果全月 730 小时都在运行，约合每 GPU 小时 US$0.62。这适合全天候运行的生成队列，或全天不间断处理流量的小型推理端点。作为开发机时，则取决于您怎么算：如果每天使用 8 小时，每月 22 个工作日（共 176 小时），折合每个使用小时约 US$2.55，换来的是一个随时可用的环境。如果只是一个周末的工作，在别处按小时计费通常更便宜。要计算您的盈亏平衡点，请用 US$449 除以您需要支付的小时单价。

价格包含每月 20 TB 出站流量，额度内不收取出站流量费；另含一个公网 IPv4 地址和一个 IPv6 /64 网段、DDoS 防护、工程师 7×24 小时支持，以及 99.9% 可用性 SLA（服务等级协议），不收取开通费。只要您保留套餐，您的环境就会一直保持您离开时的状态。

## 订购 RTX 5090

只需一张表单即可[部署 RTX 5090](https://fullgpu.com/zh/deploy)：选择配置，设置操作系统镜像、可选的预装软件和登录方式（root 密码或 SSH 密钥），免费创建账户或登录，然后用预付余额支付首月费用；余额可通过 BTC、ETH、XMR、TRON 网络上的 USDT 或 SOL 充值（[了解加密货币支付的流程](https://fullgpu.com/zh/pay-with-crypto)）。如果余额不足，可在同一表单中充值：订单会保留 72 小时，充值到账后即自动完成支付。银行卡支付即将推出。大多数订单只需要账户和已充值的余额。服务器在付款后 10 分钟内交付，IP 地址和 SSH 登录信息会显示在您的控制台中。如果已付款的服务器未能在当天交付，您可以取消订单，全额退款至余额；任何月份也都可以免费取消。拥有运行中的服务器后，您可以在控制台提交工单，注明数量和租期，为团队或课程咨询多张 5090 的批量价格。

## 常见问题

### 租用 RTX 5090 需要多少钱？

一整张 RTX 5090 每月 US$449，如果全月运行，约合每小时 US$0.62。不收取开通费，并包含每月 20 TB 出站流量。

### RTX 5090 是数据中心 GPU 吗？

不是。它是一张配备 32 GB GDDR7 显存的 GeForce 显卡，我们将其出租用于图像生成、小模型和开发工作。对于生产环境的 LLM 工作，我们的数据中心 GPU（如 L40S、RTX PRO 6000 和 H100）更合适。

### 能在 RTX 5090 上运行 70B 模型吗？

不能。即使采用 4 位量化，70B 模型仅权重就需要约 35 GB，超过了这张卡的 32 GB 显存。请改用 RTX PRO 6000 或 H100。

### 我需要哪个版本的 PyTorch？

需要面向 CUDA 12.8 或更高版本的构建版本，其中包含适用于 Blackwell GPU 的 CUDA 内核。旧版本会因“no kernel image is available”错误而停止运行。

### 能在一台服务器中租用多张 RTX 5090 吗？

不能，我们仅以单卡套餐出租 RTX 5090。如需多 GPU 工作，请参阅 8 卡 RTX PRO 6000 服务器或我们的 HGX 服务器。

### 可以用加密货币支付 RTX 5090 的费用吗？

可以。您使用 Bitcoin（BTC）、Ethereum（ETH）、Monero（XMR）、TRON 网络上的 USDT（TRC-20）或 Solana（SOL）为以美元计价的预付余额充值，汇率会在限定时间内锁定，套餐费用从该余额中支付。银行卡支付即将推出。

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