算力租赁平台裸金属整机核价：存储配置差异与容量折算方法
核裸金属整机的价，多数人先看GPU型号，再看月租数字。系统盘与数据盘这两行常被跳过。
把官网在架机型逐条列出来后会发现，存储配置的差异比想象中大得多。同样是80G显存的整机，数据盘总容量可以相差近四倍，而月租更低的那一台，存储反而更大。
一、同显存档位的存储对照
先看一组对照。NVIDIA A800 80G在四川三区的月付价是¥39200，系统盘为960G乘2，数据盘为3.84T乘4，也就是四块3.84T的NVMe盘，数据盘总容量15.36T。
NVIDIA A100 80G同在四川三区，月付价¥41600，比A800高2400元，但系统盘只有单块960G，数据盘是4T乘1，总容量4T。
也就是说，A100 80G每月多付2400元，数据盘容量却少了11.36T。两者的显存档位相同，差异主要在卡型号代际与存储配置上。如果任务的数据集需要落在本地盘，这个选择会直接影响要不要额外挂载外部存储。
A800 80G，四川三区，月付¥39200：系统盘960G乘2，数据盘3.84T乘4，数据盘合计15.36T NVMe。
A100 80G，四川三区，月付¥41600：系统盘960G，数据盘4T乘1，数据盘合计4T NVMe。
月租差额：41600 减 39200 等于2400元，A100更高。
数据盘容量差额：15.36T 减 4T 等于11.36T，A800更大。
按数据盘容量折算的月成本：A800约2552元每T，A100约10400元每T。
这组数字不是说A100不值得选，而是说明两件事必须在同一张表上比较。卡型号决定算力与生态，存储配置决定数据能否就地加载，两者都不是附赠项。
二、介质差异不是细节
官网配置单上，数据盘会标注为NVMe或SSD。这两个词描述的是不同的接口路径，不是同一件事的两种说法。
NVMe走PCIe通道直连，省掉了传统存储协议的转换开销，随机读写性能与队列深度表现更好。SSD如果走SATA或SAS接口，虽然也是固态介质，但受接口带宽限制，顺序吞吐和随机性能都会低一档。
训练任务对存储的敏感点在随机读。数据加载环节要从大量小文件中反复取样，随机读性能不足会把GPU等成瓶颈。推理任务更看重顺序吞吐与模型加载速度。
官网在架机型里两种介质都存在，例如H100 80G在宁夏一区配的是7.6T乘2的SSD，在吉林一区配的是1T乘4的NVMe。前者容量更大，后者介质更优。价差1920元每月，选择取决于任务的数据形态。
三、按容量折算的单位成本
把在架整机按数据盘总容量折算成单位成本，可以快速看出哪一档为存储付出了更高的溢价。下表为2026年10月16日采集口径，单位成本为月付价除以数据盘总容量。
| 机型与区域 | 数据盘配置 | 总容量 | 月付价 | 元每T每月 |
|---|---|---|---|---|
| 4090 24G 四川二区 | 3.84T乘2 SSD | 7.68T | ¥9200 | 约1198 |
| 910B 64G 湖北一区 | 3.84T乘2 NVMe | 7.68T | ¥18800 | 约2448 |
| A800 80G 四川三区 | 3.84T乘4 NVMe | 15.36T | ¥39200 | 约2552 |
| A100 40G 四川三区 | 3.84T乘4 NVMe | 15.36T | ¥20800 | 约1354 |
| H100 80G 宁夏一区 | 7.6T乘2 SSD | 15.2T | ¥88480 | 约5821 |
| H100 80G 吉林一区 | 1T乘4 NVMe | 4T | ¥90400 | 约22600 |
| B300 288G 四川一区 | 3.84T乘8 NVMe | 30.72T | ¥392000 | 约12760 |
再看H20的两档。H20 96G在四川三区月付¥45600，数据盘为3.84T乘4的SSD，合计15.36T；H20 141G在陕西一区月付¥57600，数据盘为4T乘4的NVMe，合计16T。显存多出45G，容量几乎持平，介质从SSD换为NVMe，月租高出12000元。这12000元里既有显存的价差，也有介质的价差，需要按任务实际依赖哪一项来判断。
需要说明的是，这一列只反映存储配置在整机报价中的摊薄程度，不代表该机型贵或便宜。月租的主体仍是GPU本身，存储差异只解释了报价中的一部分。它的用途是判断：为了拿到更大或更快的本地盘，需要额外付出多少。
A100 40G在这一列上表现突出，¥20800的月付价配了15.36T的NVMe数据盘，单位容量成本约1354元。对数据量大但算力需求不算高的任务，这类配置值得优先考虑。核对在架机型与实时价格，可以查看算力市场实时报价。
四、签约前要问清的三件事
一是数据盘能不能扩，按什么单价扩。官网整机的带宽扩容单价是明确标注的，例如910B华为专区18元每月每兆、四川一区12元每月每兆，但存储扩容的口径需要单独确认。这决定了数据集增长后的成本曲线。
二是盘的接入方式与冗余方案。标称容量不等于可用容量。做不做阵列、留不留冗余盘位、控制器是否支持缓存保护，这些会影响实际可用容量和写入性能。签约前确认控制器型号与背板规格。
三是验收时实测而不是看标签。顺序读写与随机读写要分项测试，训练任务重点看小文件随机读。系统盘与数据盘分开测，避免把系统盘的性能当成数据盘的表现。整机机型与配置明细可以对照GPU裸金属整机机型与区域逐项核对。
不是。容量要匹配数据集规模与更新频率。数据集放在共享存储上时，本地盘只承载系统与临时文件，配大了是浪费；数据集必须就地加载时，容量不足会直接阻塞训练。判断依据是数据落盘方式，不是容量数字本身。
取决于接口路径。NVMe走PCIe直连，SSD若走SATA或SAS接口则受协议带宽约束，顺序吞吐与随机性能都会低一档。差距在小文件随机读的场景下最明显，而这正是训练数据加载的典型形态。验收时应当实测，不要只看介质名称。
因为两者面向的负载不同。A100 80G定位于高算力训练与推理，数据通常放在外部共享存储上，本地盘只配基础容量；A800 80G的配置给到了更大的本地数据盘，适合数据集需要就地缓存的场景。选型时按数据形态判断，不要按卡价推断配套规格。
要看机箱盘位与控制器端口是否有余量。签约前应确认已用盘位、剩余盘位与控制器空闲端口数，以及加装的盘是否必须与现有盘同型号同容量。部分阵列方案要求同组盘规格一致，混插会导致可用容量按小的那块计算。
机型配置、区域与月付价格：极智算（jygpu.com）官网裸金属整机页面，2026年10月16日采集。价格与配置随市场波动，以下单页面显示为准。
文中折算值（数据盘总容量、元每T每月、月租与容量差额）均为官网公开数字的四则运算结果，口径为月付价除以数据盘总容量，不含系统盘。
本文数据用于行业分析，不构成采购建议。
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