在算力租赁平台上选卡，最容易犯的错误是盯着“算力峰值”这类参数，而把显存放在第二位。实际项目里，显存才是第一道门槛：模型装不进去，算力再高也白搭；显存买大了，租金白白翻倍。这篇按“模型规模定显存、显存定型号、型号对价格”的顺序，用官网2026年9月24日实时报价，把大模型算力成本测算做成一张可以直接用的对照表。

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一、先算显存账：模型到底要占多少

FP16精度下，模型权重的显存占用约等于参数量乘2字节，再加梯度、优化器状态和运行开销。工程上的粗略参照：7B级模型权重约14G，微调时加上优化器状态，24G显存是起步线；13B级权重约26G，24G单卡放不下，48G或64G才从容；70B级权重约140G，单卡只能选141G的H200，或者多卡切分。量化可以把这条线整体下压，但精度损失需要业务验证。

推理场景多一项KV缓存，随并发数增长。同样的模型，并发翻倍，显存占用也明显上涨。所以推理选型的口诀是“权重装下之后，再留一倍余量给并发”。

二、显存对价格：官网在售型号全对照

显存档位代表型号容器按量价裸金属8卡月租典型任务
24G3090 / 4090¥1.45-1.57/时4090整机¥7,9207B级微调与推理
48G4090 48G¥2.86/时¥10,40013B级任务、大并发推理
64G昇腾910B¥3.58/时（83折¥2.97）¥18,800-21,760国产化项目、13B级训练
80GA100 / A800 / H100¥7.15-12.98/时A100 80G整机¥40,000，H100整机¥86,88070B级训练、多卡并行
96GH20¥6.20/时¥45,600大显存推理、带宽敏感型
141GH200¥13.94/时¥151,92070B级单机部署
288GB300企业专属¥378,400前沿大模型训练集群

这张表里最值得琢磨的是80G档：A800容器¥7.15/时对H100 ¥12.98/时，同样80G显存，价差八成。差距在卡代，A800是上一代训练旗舰，跑老框架和常规训练任务依然够用；H100的优势在Transformer引擎和NVLink带宽，新模型、大数据量的训练效率明显更高。任务周期短、框架成熟的项目，先用A800跑通再决定要不要上H100，是很多团队省预算的常规打法。想核对每一档的实时库存，算力市场页面可以直接按型号筛选。

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三、两套真实测算：微调和部署各算一遍

场景一：13B级模型微调，两周项目周期。选910B单卡容器，83折节点¥2.97/时，每天有效运行14小时，两周成本约¥2.97×14×14≈¥582。如果改用双卡4090 48G（¥2.86/时×2），同等周期约¥1120，显存总量96G更宽裕但成本接近翻倍。项目制的微调任务，按量计费加精确的训练时长管理，是成本最低的组合。补充一个实操细节：微调任务的checkpoint要留足数据盘空间，官网4090实例数据盘100G起步，48G机型给到500G，长周期训练建议在开实例时就把数据盘调到位，中途扩容比一次配好更麻烦。

场景二：70B级模型在线推理，长期运行。方案A，H200 141G单卡裸金属或容器包月¥10,036/月；方案B，A100 80G 8卡整机¥40,000/月，多卡切分承载同一模型。单看价格方案A便宜四分之三，但方案B能承载的并发上限更高。决策点在业务并发量：并发需求还没起来的时候，单卡H200起步；并发上去之后再评估多卡方案，避免一开始就为闲置的并发能力付月租。

两套测算背后是同一个原则：显存档位决定下限，任务时长决定总量。很多团队预算超支，问题不在选错了卡，而在没有管理有效时长：训练任务挂着过夜跑空、数据预处理占着GPU闲置、调试期忘关实例，这些时间都按全价计费。把“开实例前先估算时长、跑完立即释放”写成团队操作规范，通常能省下两位数比例的账单。测算完的方案可以直接在官网算力市场按档位下单验证。

什么是大模型算力成本测算
指在项目立项或续约前，依据模型参数规模、训练/推理场景、并发需求与项目周期，对照平台实时价格估算算力支出的过程。核心变量是显存档位、卡数、计费方式与有效运行时长，测算结果直接决定预算与选型方案。

四、显存之外：影响实际效率的三个配套项

显存是门槛，但决定跑得快不快的还有三件事。一是CPU与内存：数据预处理是训练流程的隐形瓶颈，官网容器实例配15到24核CPU、60到200G内存，数据集大的任务优先看内存档位，910B实例配200G内存在同价位段很有优势。二是存储介质：数据盘分SSD与NVMe，多卡训练时checkpoint写入与数据读取都走数据盘，裸金属机型的NVMe数量（最多8块3.84T）直接影响IO吞吐。三是带宽：容器为1000M共享带宽，模型权重下载与数据上传的等待时间都算在租期里，大权重任务建议用镜像预热，把权重提前做进私有镜像，开机即跑。

五、给技术负责人的三条选型建议

第一，显存宁大勿小，卡数宁少勿多。显存不够任务直接失败，卡多了通信开销反而拉低利用率。同预算下，优先保证单卡显存档位。第二，先按量试跑，再定包月。任何新任务先在按量实例上跑出真实吞吐和时长数据，再决定包月规模，拍脑袋定包月是最大的浪费来源。第三，别忽视国产档位。910B 64G在83折节点¥2.97/时，是64G显存档位里最便宜的选择之一，没有国产化硬性要求的团队也值得纳入比价清单。

事实核查：本文所有产品价格采集自极智算官网2026-09-24在售页面（容器实例与裸金属整机）；显存占用为工程通行估算方法，实际占用随框架版本、精度方案与批大小变化，选型前建议实测。
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常见问题

Q：7B模型微调最低要什么配置？
24G显存起步，4090（¥1.57/时）即可承载全参数微调的起步线；更稳妥的选择是48G档（¥2.86/时）或910B 64G（83折¥2.97/时），留足优化器状态空间。
Q：A100显卡租用价格现在是多少？
以极智算官网2026-09-24报价为准：A100 40G 8卡裸金属¥13,520/月，A100 80G 8卡¥40,000/月（四川三区，NVLink组网）；容器档A800 80G按量¥7.15/时。价格随市场波动，以实际页面为准。
Q：70B模型一定要8卡吗？
不一定。FP16下权重约140G，单张H200 141G可整卡部署，¥13.94/时；多卡切分用A100/H100整机也可以，主要看并发需求与框架支持。
Q：测算成本时最容易漏掉什么？
三件事：数据预处理占用的CPU与内存、模型与数据的存储扩容费、调试期的空转计费。这些隐性成本常占项目总支出的两成以上。
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文章描述（meta description）
显存决定模型能不能跑起来，也决定租金。本文以极智算官网2026-09-24实时报价为底，给出大模型训练与推理场景的显存选型框架、两套真实成本测算与三条选型建议。