深度学习研究、模型原型验证和超参数搜索对GPU算力、显存与多核CPU有持续需求，RTX 4090单卡24GB显存支持PyTorch/TensorFlow训练70B以下参数模型。一万网络新加坡节点低延迟便于亚洲研究者访问，美国洛杉矶节点1Gbps不限流量支持数据集共享，提供物理机独享训练速度与vGPU虚拟化多实验并行。
节点部署于新加坡Equinix SG与美国洛杉矶Ceres。
CPU：Intel Core i9-14900K（24核32线程）
内存：96GB DDR5
存储：2TB NVMe SSD
显卡：NVIDIA RTX 4090 单卡独享（24GB GDDR6X）
带宽：1Gbps国际独享，不限流量
线路：多线BGP优化，回国140-160ms
计费：月付5000元起
vGPU：RTX 4090 24GB切片
vCPU：16核
内存：32GB
存储：250GB NVMe SSD
带宽：100Mbps（可升级1Gbps）
线路：新加坡50-80ms
计费：月付3500元起
支持PyTorch 2.x与TensorFlow 2.x预装环境。
模型训练：70B以下参数模型全参数微调或LoRA实验。
超参数搜索：多进程并行Grid/Random Search。
数据并行实验：DistributedDataParallel多卡模拟准备。
推理基准测试：vLLM/Text Generation Inference部署对比。
计算机视觉：YOLO/Detectron2大batch训练。
案例一：高校AI实验室选用美国洛杉矶物理机。RTX 4090 + 96GB内存训练Llama 30B全参数，单卡epoch时间稳定，数据集共享月流量超50TB无额外费用，月成本5100元。
案例二：亚洲研究者团队选用新加坡vGPU虚拟机。16vCPU + RTX 4090切片运行多组超参数实验，国内访问延迟平均70ms，三个月内完成12个模型变体验证，利用率82%。
案例三：视觉算法研究部署美国物理机。2TB NVMe存储COCO/ImageNet子集，YOLOv9大batch训练收敛速度提升35%，系统稳定无中断。
一万网络在固定月费、独享显存与不限流量上更适合持续深度学习研究。
Llama 70B Q4推理速度？
vLLM部署下约40-50 tokens/s，Batch 8稳定。
新加坡节点实验访问延迟？
Jupyter/SSH操作平均50-80ms。
支持Distributed训练吗？
单卡完整支持DDP，可模拟多卡环境。
物理机与vGPU训练速度差异？
物理机高约10-15%，适合大模型全参数。
数据集存储容量？
2TB NVMe满足多数公开数据集，扩展支持加装。
1Gbps不限流量适合数据集下载？
美国物理机硬独享，峰值速度900Mbps+。
实验环境定制？
支持Conda/Docker，自行管理依赖。
研究数据安全？
海外节点数据本地存储，用户负责备份。
是否提供试用？
不支持试用，下单即正式服务。
是否支持退款？
不支持退款，请确认需求后下单。
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