说到云服务器不仅仅是CPU还是INTERNET之王，独立显卡也在背后暗暗燃烧。首先，让我们先在搜索引擎里抓抓 10 篇最热门的排名和评测，像在大街转圈圈折腾同一个“独立显卡到底该选哪款？”
第一名、首推——NVIDIA RTX A6000。难以置信，但它在双倍深度学习推理速度上锐利打败了同级别竞争对手，80GB 显存让显存瓶颈成冰河。它的CUDA核心高达10752，算力一到达每秒 20+ TFlops，志在 AI 超算的用户无往不利。
紧随其后的是 NVIDIA A100。NVIDIA 旗舰显卡在 NVLink 互联时可实现 600 Gbps 的带宽，储存回归 40GB HBM2，能给并行工作负载提供无与伦比的吞吐量。云上训练模型的时长可缩短到 30% 左右，算无余彩。
说实话，AMD 的 Radeon Instinct MI100 可从侧面挑战 NVIDIA 的霸主。其计算核心 8192 与 115 TFlops 的峰值算力在同价位略显锋利。但因生态支持稍逊，AI 开发团队更青睐 NVIDIA 的 CUDA 工具链。
同价位的显卡也有不少选择，GPU 价格竞争激烈，AMD 的 MI250P 在分布式推理上效率不低。它采用双路 GPU 设计，带宽可达 1.2 Tbps，搭乘分布式数据并行时啪啪有声。
另外，NVIDIA Quadro系列仍有不少小众用户坚持。Quadro RTX 8000 8TB 显存优势突出，办公图形渲染与 3D AI 训练并行不再是奢望。适合需要大规格渲染并发场景的云端团队。
云平台运营商会把这些 GPU 组装成不同规格套餐，例如 AWS 的 P4d、G4dn，以及阿里云的 GPU 训练型实例。P4d 采用 NVLink 4 速率，理想用于 GPT 和大模型；G4dn 则是显存更小、功耗更低，适合推理和轻量级训练。
从节能角度看，AMD 的 MI200 系列因采用 7nm 工艺，功耗相对较低，推出了短平均散热时长。若你打算零时把服务器放在寒冷机房，节省能耗一点点会被快速放大。
值得一提的是，如果你正在寻找在 GPU 价格高点的价值，NVIDIA T4 仍是不可忽视的经典之选。它在 TDP 低于 70W 的同时仍提供 40 TFlops FP16 性能，深度推理场景可延长数个月最后一次电源预算。
说到价格与性能，最近的 CloudScore.com 报告表明，搭配 H100 的训练实例大幅提升训练速度同时降电费，却需要更高的初装成本。投资人关注返回率的更好选择是——在短期内投入 A100 训练实例，而长远规划可以考虑 H100 才可成为真正的主力。
把以上 10 条评测放到一起比较，你会发现每一款独立显卡都有冷不丁的细节，例如 Tensor Core 的精度灵活，或显存带宽对大型模型的抑制。它们像是电影里的特效道具，核心的热度只会让你更想试一手。
如果你还在迷茫于“到底买哪款”，可以检查云服平台提出的“实例预览”功能。快来测试一下你的小模型，跑跑时间跑跑显存占用，决定谁才是你那成本/性能的王者。
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最后，随着各大厂商不断更新芯片，新的 GPU 模型几乎每天都在给技术社区注入新的能量。就在你打算更新服务器的时候，别忘了检查是否有更薄的 NVLink 或更高的 FP32 核心亲和率，哪怕只是一笔微调，效果多大呢？让我们等着看到下一个显卡主播闪亮登场吧！