GPU 与人工智能
如何用加密货币租用 GPU 服务器（H100 / 4090）
租用现代 GPU 通常意味着要用你自己的名字开云账户，并留存一张银行卡。而与此同时，大多数无需KYC的主机商所提供的 GPU 往往已经过时多年。本指南介绍如何私密地租用当代芯片——RTX 4090、RTX 5090、A100 80GB 和 H100——用加密货币余额支付，并按小时计费。
让 GPU 主机运转起来
- 01为余额充值用 Bitcoin、Monero 或其他币种充值。无需KYC，无需银行卡。
- 02选择你的 GPU按显卡型号选择套餐——从 RTX A4000 到 H100 80GB。你获得的是整块 GPU，而非切片份额。
- 03选择 CUDA 镜像可以从预装最新 PyTorch 和 TensorFlow 的 CUDA 就绪镜像开始，也可以选择纯净操作系统搭建自己的技术栈。
- 04部署并连接几分钟内主机即可就绪。用 SSH 连接进去，拉取你的模型或数据集，开始工作。
整块 GPU，而非碎片化切片
一些服务商会把一张物理显卡切分成多个 MIG 切片，或在多个用户之间分时共享，这会在不知不觉中限制你的吞吐量。而在这里，你获得的是整块物理 GPU 及其全部显存——因此一块 H100 完整的 80GB 显存都归你所有，训练或推理都能全速运行。
由于计费是从你的余额中按小时扣除，你可以为一个下午的微调任务开一台 H100，保存好检查点后再销毁主机——只需为实际运行的小时数付费。
用户通常用它们来做什么
- 在显存足够容纳模型的 A100/H100 上进行 LLM 推理与部署
- 在 4090/5090 上进行微调与训练
- 渲染、仿真以及 CUDA/OptiX 工作负载
- 无需以你的名义开设云账户即可运行的批量研究任务
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