2026年你的 GPU 利用率真的超过 30% 了吗？异构混部 + 潮汐调度才是算力省钱的真本事

跑个训练集群，白天满载，晚上空转。推理服务白天高峰，凌晨低谷。不同业务有的要 A100 做 FP16 推理，有的要 T4 做 INT8 视频转码，有的要 CPU 做数据预处理——这些任务如果各管各的，显卡利用率能低到 20% 以下。你算算，你每个月付的 GPU 租金，真正在干活的时间可能只有三分之一。剩下的三分之二，是白白付给显存和电费的。

GPU 异构混部（Heterogeneous Co-location）和算力潮汐调度（Tidal Scheduling）就是解决这个问题的。说白了，就是把不同类型的任务，按时间、按资源需求、按卡型，动态地混在一起跑，让每一张卡的利用率被榨干。到了 2026 年，这不是"技术选型"的问题，而是"算力成本管理"的基本功。

本文核心要点：

• GPU 异构混部就是把训练、推理、数据处理、视频转码等不同负载混排在同一批 GPU 上，把利用率从 20% 拉到 70% 以上
• 算力潮汐调度根据业务峰谷自动扩缩容，高峰期用裸金属/整机保障 SLA，低谷期释放算力云/弹性实例降成本
• 混部的三大技术挑战：显存隔离、QoS 保障、故障域隔离——搞不定这三样，混了就崩
• 2026 年主流的混部方案包括 Kubernetes 的 GPU 动态调度、MIG 多实例、以及显存虚拟化切片
• 一万网络提供从 T4 到 H100 的全系列 GPU 方案，支持 AI 算力云弹性切片 + 裸金属独占 + 整机定制三种形态混合部署，是潮汐调度的理想基础设施

一、GPU 异构混部到底是什么——不是新概念，但 2026 年才真正落地

1.1 先搞清楚"异构"和"混部"是哪两件事

"异构"指的是不同架构、不同型号的 GPU 混在一起用。A100 和 T4 是异构，A100 和 H100 也是异构，甚至 A100 和 CPU 也算异构。"混部"指的是在一个集群里，同时跑多个不同的任务——训练跑着的时候，推理也跑在上面，视频转码也在跑，CPU 做数据预处理。这两件事合在一起，就叫 GPU 异构混部。

为什么以前没人这么干？因为麻烦。早期 GPU 调度没有成熟的隔离机制，一个任务崩了可能把整张卡搞挂。CUDA 的显存管理也不是为多租户设计的，多个任务抢显存经常 OOM。但到了 2026 年，NVIDIA 的 MIG 多实例、Kubernetes 的 GPU 动态调度、以及显存虚拟化技术（比如 Run:AI 的显存切片）都已经成熟了，混部才真正变成可落地的方案。

1.2 算力潮汐调度：把 GPU 资源当水用，峰时多租、谷时释放

潮汐调度的核心思想就一句话：业务有高峰和低谷，算力也按峰谷配。白天 10:00–18:00 是推理高峰，模型推理集群全量运行，同时把训练任务降级或暂停。凌晨 0:00–6:00 推理量掉到白天的 10%，这时候把推理集群缩容，释放出来的 GPU 全力跑训练。周末业务量低，把线上推理集群再缩一半，省下来的卡跑离线评估或数据处理。

这套逻辑在 2026 年的大模型行业里，已经被头部公司验证了。一个典型的 AI 公司，如果不做潮汐调度，GPU 平均利用率在 20–30%；做了潮汐调度，能拉到 60–70%。利用率翻倍，意味着同样算力需求下，GPU 租用量减少一半，月租直接砍半。

1.3 为什么 2026 年混部 + 潮汐调度成了刚需

算力成本涨得太快了。2025 年下半年开始，H100 的租金一路上涨，2026 年一台 8 卡 H100 整机月租已经到了 ¥8–12 万。如果利用率只有 20%，相当于每个月有 ¥6.4–9.6 万是白扔的。这个数字放在 CFO 桌面上，没人笑得出来。

加上大模型行业进入"产品化"阶段，推理占比越来越高。2024 年大部分公司的算力支出里训练占 80%、推理占 20%；到了 2026 年，这个比例已经颠倒过来——推理占 60–70%，训练占 30–40%。推理的峰谷特征比训练更明显，潮汐调度的收益空间也更大。

二、异构混部与潮汐调度的核心技术拆解

2.1 混部的三种隔离模式

MIG 是硬件级隔离，A100 一张卡最多切 7 个实例，每个实例有自己的显存、缓存和计算单元，一个实例崩了不影响其他。这是最安全的混部方式，缺点是只有 A100/A30/H100 支持。MPS 是软件方案，所有卡都能用，但隔离性差一些，一个任务吃满算力会影响其他任务。K8s 时间片方案最灵活，适合大规模集群调度，但性能损失也最大。

2.2 潮汐调度的典型时间窗口策略

这套策略不是理论推演，而是实际跑出来的。我见过一个做 AI 客服的公司，实行潮汐调度后，GPU 数量从 24 张降到了 12 张，月租从 ¥6.7 万降到了 ¥3.4 万(预估)，效果立竿见影。他们的做法很简单：白天推理高峰用一万网络的裸金属 A100 40G 保障 QPS，凌晨推理低谷时把推理切到 AI 算力云的弹性切片上，释放出来的裸金属拿去跑训练。

2.3 Kubernetes GPU 调度：混部与潮汐调度的基础设施

Kubernetes 在 2026 年已经成为 GPU 混部的事实标准。NVIDIA 的 GPU Operator 提供了设备插件、DCGM 监控、MIG 管理、时间片调度等全套能力。你只需要在 K8s 集群里安装 GPU Operator，就能自动识别节点上的 GPU 型号和数量，把它们作为可调度资源暴露给 K8s 调度器。

时间片调度是 K8s 上做混部最常用的方式。NVIDIA 的设备插件支持把一张 GPU 切成最多 100 个时间片，每个 Pod 申领一个或多个时间片。调度器按时间片分配 GPU 算力，多个 Pod 共享一张卡。缺点是没有显存隔离——如果两个 Pod 的总显存需求超过卡容量，就会 OOM。所以时间片调度适合显存需求小的推理任务（比如 1.5B–3B 模型），大模型建议用 MIG 或者整卡独占。

潮汐调度在 K8s 上的实现靠的是 Cluster Autoscaler 配合自定义调度策略。Cluster Autoscaler 根据集群中 Pending Pod 的数量自动扩缩节点——白天推理 Pod 多，自动扩容 GPU 节点；凌晨推理 Pod 少，自动缩容释放节点。如果把一万网络的 AI 算力云弹性切片接入 K8s 集群，扩缩容的粒度可以做到分钟级，远比传统裸金属的按天级灵活。

2.5 混部环境的成本效益分析：一张卡当两张用

算一笔账。假设你有一个 8 卡 A100 40G 集群（月租按 ¥2.5 万估算），白天跑 7B 模型推理，晚上跑 LoRA 微调。如果不做混部，你需要两套集群——一套推理专用（8 卡），一套训练专用（8 卡），月租 ¥5 万。做混部后，8 卡白天跑推理（利用率 80%）、晚上跑训练（利用率 70%），综合利用率 60% 以上。你只需要一套 8 卡集群，月租 ¥2.5 万（预估），省了一半。

这还没算潮汐调度的收益。如果白天推理的峰值 QPS 只需要 6 卡，你可以把另外 2 卡在白天也拿去跑低优先级训练。凌晨推理量降到 10%，推理只占 1 卡，剩下 7 卡全跑训练。这样 8 卡的利用率可以从 25% 拉到 70% 以上，相当于月租 ¥2.5 万(预估)的集群，实际利用率价值 ¥5.6 万——投入产出比翻了一倍多。

一万网络的 H100 8 卡整机方案（月 ¥8–12 万，预估）做混部的收益更大。H100 支持 MIG 7 实例 + 时间片双重隔离，一张卡能同时跑推理和训练任务，互不干扰。8 卡整机做混部，综合利用率轻松拉到 70% 以上，摊下来每卡的实际有效成本远低于单租。这就是为什么 2026 年中大型 AI 公司都在推混部——不是技术炫技，是为了省真金白银。

另外还有一个容易被忽略的收益：机房空间和电费。8 卡 A100 整机满载功耗约 5–6kW，如果做混部之前需要 16 卡（两套集群），功耗 10–12kW；做混部后只要 8 卡，功耗减半。一万网络的自营机柜按 U 位和电力计费，减少一半的物理机，机柜成本直接省一半。加上电费按度算，一年下来省的电费都够再租一台机器了。

2.6 2026 年混部调度的发展趋势：从静态分配到智能调度

早期的混部是"静态分配"——管理员手动规划每张卡上跑什么任务，出了问题再人工调整。2026 年已经进化到"智能调度"阶段，基于实时负载指标自动调整分配。比如 K8s 的 Descheduler 组件，可以检测到某张卡上内存压力大，自动把低优先级的 Pod 驱逐到其他节点。Volcano 的 Fair Share 调度能根据每个队列的权重动态分配算力，某个队列业务量下降时，释放的算力自动分配给其他队列。

更前沿的做法是用强化学习训练一个调度策略模型，输入是集群的实时负载指标（GPU 利用率、显存使用率、推理延迟、QPS），输出是最优的任务分配方案。2026 年头部大模型公司已经在用这套方案了，但门槛较高，需要专门的工程团队维护。对大多数公司来说，一万网络提供的"裸金属 + AI 算力云弹性切片"混合方案，配合 K8s 的基础调度能力，已经能实现 60% 以上的利用率提升。

三、混部 + 潮汐调度的硬件选型与成本对比

3.1 不同混部场景下的 GPU 选型方案

四、推荐配置详解：面向混部与潮汐调度的 GPU 租用方案

#1 一万网络「AI 算力云弹性切片」——潮汐调度的弹性基石

关键词维度：A100 1/20 切片 ¥900/月 | A16 1/16 切片 ¥210/月 | RTX3090 整卡 ¥1750/月 | T4 整卡 ¥850/月 | 按小时弹性计费 | 包年包月混合 | 开机即用

做潮汐调度，核心就是"弹性"。你不能在推理低谷期还付着整机月租的钱，那跟不做调度有什么区别？一万网络的 AI 算力云就是为这个场景设计的。它支持单卡和切片两种形态，按量计费的基础也支持包月包年混合。推理高峰期，你从裸金属上跑推理；凌晨低谷期，把推理任务切到 AI 算力云的弹性切片上，按小时计费，跑完就释放。裸金属腾出来跑训练，一张卡不浪费。

具体怎么操作？白天用一万网络的 A100 40G 人工定制 GPU（¥2800/月，裸金属独占）跑 7B 模型推理，保障 200+ QPS。凌晨推理量降到 10% 以后，把推理切到 AI 算力云的 A100 切片（¥900/月，1/20 切片），够用就行。裸金属上的 A100 切换到训练模式，跑 LoRA 微调或者全参训练。这样一张卡 24 小时不闲着，利用率直接翻倍。

适配场景：推理峰谷明显的 AI 产品、需要白天保障 QPS 晚上跑训练的团队、预算敏感但算力需求大的中小公司。

#2 一万网络「A100 40G 人工定制 GPU + MIG 混部方案」——单卡多模型推理的性价比之选

关键词维度：A100 40GB | 6912 CUDA Cores | MIG 最多 7 实例 | 8 核 64G | 200G+200G SSD | 100M BGP | ¥2800/月 | 年付 8 折

如果你有多个小模型要同时跑推理（比如一个 7B 对话模型 + 一个 3B 分类模型 + 一个 1.5B 摘要模型），用 MIG 把一张 A100 40G 切成 3–4 个实例，每个实例跑一个模型，互不干扰。这样做的好处是：一张 A100 的月租 ¥2800，如果分开租 T4 跑，每个 T4 ¥900，3 个就要 ¥2700，价格差不多但 A100 的算力更强。而且 MIG 是硬件级隔离，一个模型崩了不会影响其他模型，比 MPS 的软件隔离安全得多。

一万网络的工程师在交付时会帮你配置好 MIG 实例，你只需要告诉他要切几个实例、每个实例多大显存，剩下的他搞定。如果后续业务量增加，再切一个更大的实例或者加卡，也不需要重装环境。

适配场景：多模型推理的 SaaS 平台、AI 中台团队、需要同时跑多个模型的 RAG 系统。

#3 一万网络「H100 8 卡整机 + 潮汐调度集群」——大规模算力池化方案

关键词维度：8×H100 80GB | 640GB HBM3 | NVSwitch 900GB/s | 双 Xeon 8480+ | 2TB DDR5 | 8×15.36TB NVMe | 月¥8–12万（预估） | 年付 85 折 | 新加坡/洛杉矶节点

到了大规模集群级别，混部不是一张卡的事，而是整个集群的调度策略。一万网络的 H100 8 卡整机方案，配了 NVLink+NVSwitch 全互连，卡间通信 900GB/s，做多卡张量并行推理或者数据并行训练都游刃有余。结合 Kubernetes 的 GPU 动态调度插件，可以在 8 卡上同时跑训练和推理任务，白天推理优先、晚上训练优先，算力利用率拉满。洛杉矶节点 CN2 GIA 回国延迟 140–160ms，适合做海外推理部署。年付 85 折，折后月均 ¥6.8–10.2 万。

适配场景：日活百万以上的 AI 产品、需要大规模算力池化的大模型公司、跨国推理部署。

五、避坑指南：GPU 异构混部与潮汐调度的六大陷阱

陷阱一：混部没配 QoS，推理延迟暴增

混部最大的风险是"邻居效应"——训练任务一跑，把 GPU 算力吃满，推理任务的延迟从 50ms 飙到 500ms。怎么避？必须给推理任务设置 QoS 优先级。MIG 的硬件隔离最安全，但只有 A100/H100 支持。如果用的是 MPS 或 K8s 时间片，必须给推理 Pod 设置 GPU 算力上限（比如 NVIDIA 的 MPS 控制环境变量 CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY 和 CUDA_MPS_ACTIVE_THREAD_PERCENTAGE），限制训练任务最多只能用 50% 的算力，留 50% 给推理。

陷阱二：显存超分导致 OOM 连锁崩

潮汐调度里，业务缩容时释放的显存如果不及时回收，新的任务调度上来可能发现显存不够直接 OOM。更糟糕的是，如果多个任务共享显存又没有隔离，一个 OOM 可能把整张卡搞挂。怎么避？用 MIG 或者显存虚拟化方案做硬隔离。一万网络的 AI 算力云用的是切片隔离，每份切片有独享显存，不会互相影响。

陷阱三：推理缩容时服务中断

做潮汐调度，最怕的是缩容时推理服务断了。比如凌晨想把推理从裸金属切到弹性切片，切的过程中用户请求挂了。怎么避？用蓝绿部署或者灰度切流策略。先把弹性切片的新推理服务启动好，等健康检查通过后，再把流量慢慢切过去，切完之后再关掉裸金属上的旧服务。一万网络的工程师在部署时支持这种无损迁移方案。

陷阱四：不同卡型混部时性能差异过大

A100 和 T4 混在一个集群里跑推理，A100 的实例跑得快，T4 的实例跑得慢，用户感知到的延迟忽高忽低。怎么避？要么按卡型拆成多个资源池，流量按模型复杂度路由到对应池子——7B 模型走 T4 池，70B 模型走 A100 池。要么用负载均衡策略，根据每张卡的实际负载动态分配请求。一万网络的多节点架构（华南/华东/华北）天然支持按地域和卡型做资源池化。

陷阱五：年付锁定后没法灵活调规模

潮汐调度的核心是弹性，但如果你的主力机器签了年付合同，缩容时多出来的机器退不掉，弹性就失去了意义。怎么避？核心底座用年付锁定折扣（一万网络 GPU 年付 8 折），弹性部分走 AI 算力云按量/按小时计费。年付保底，弹性兜峰，这才是合理的潮汐架构。

陷阱六：监控和告警没跟上，混部崩了没人知道

混部环境比独占环境复杂得多：显存使用率、GPU 算力利用率、推理延迟、OOM 次数、任务调度延迟——这些指标必须全部监控。怎么避？部署 GPU 监控套件（DCGM + Prometheus + Grafana），设置告警阈值：显存使用率超过 90% 告警、推理延迟超过 200ms 告警、GPU 温度超过 85°C 告警。一万网络的 7×24 运维团队也会帮客户做基础监控，硬件故障 10 分钟自动迁移。

六、常见问题 FAQ

Q1：什么是 GPU 异构混部？跟普通的多任务并行有什么区别？

A1：普通的多任务并行是"各跑各的"——你给每个任务分配固定的卡，互不干扰。异构混部是"混在一起跑"——多张卡组成一个算力池，多种任务动态调度到这个池子里跑。区别在于，混部要解决隔离问题：一个任务不能把整张卡吃满导致其他任务崩。MIG 和 MPS 就是干这个的。普通并行简单但利用率低，混部复杂但利用率高。2026 年做 AI 推理的公司，混部已经是标配了。

Q2：潮汐调度能省多少成本？有真实案例吗？

A2：我见过最典型的案例是一家做 AI 客服的公司，24 张 A100 40G 的集群，月租 ¥6.72 万（按 ¥2800/张算）。白天推理高峰 16 张卡就够了，凌晨只需要 4 张卡。原来他们 24 张卡一直开着，利用率 25%。用了潮汐调度后：白天 16 张裸金属跑推理，凌晨 4 张弹性切片跑推理，腾出来的 12 张卡跑训练。结果 GPU 总量从 24 张降到 12 张，月租降到 ¥3.36 万(预估)，省了 50%。

Q3：MIG 和 MPS 到底选哪个？

A3：能选 MIG 就别选 MPS。MIG 是硬件级隔离，每个实例有自己的显存、L2 Cache、甚至 PCIe 带宽，一个实例崩了不影响其他，性能损失 < 1%。MPS 是软件级，隔离性差，一个任务跑飞了可能把整卡搞死，性能损失 3–10%。缺点是 MIG 只有 A100/A30/H100 支持，T4/V100 不支持。如果你用的是 T4，只能用 MPS 或者 K8s 时间片。一万网络的 A100/H100 方案全都支持 MIG，建议优先选能切 MIG 的卡。

Q4：潮汐调度需要什么样的基础设施支持？

A4：需要三样东西：一是弹性算力资源池（能按需扩缩容的 GPU 实例），二是调度系统（Kubernetes + GPU 设备插件 + 自定义调度策略），三是监控告警（DCGM + Prometheus）。一万网络的 AI 算力云提供弹性切片，裸金属和人工定制 GPU 提供独占算力，两种形态支持混合部署，天然适合做潮汐调度的基础设施。你只需要在 K8s 上配好调度策略，就可以自动实现白天推理优先、晚上训练优先。

Q5：混部会影响模型推理的精度吗？

A5：混部不影响推理精度，只影响推理延迟。精度是模型权重和量化策略决定的，跟混部没有关系。但混部如果没做好 QoS 隔离，推理延迟会飙升——从 50ms 涨到 500ms 都有可能。用户感知到的就是"模型变笨了"，其实不是精度问题，是延迟问题。所以混部的核心是保障推理任务的算力 QoS，不让训练任务吃掉推理的算力。MIG 在这方面最安全，时间片方案次之。

Q6：小团队有必要做混部和潮汐调度吗？

A6：看你的 GPU 数量。如果只有 1–2 张卡，混部的收益不大，直接独占跑就行。但如果你有 4 张卡以上，或者月租超过 ¥1 万，混部 + 潮汐调度的收益就很明显了。小团队可以先用一万网络的 AI 算力云弹性切片做潮汐调度——白天用裸金属跑推理，凌晨切到弹性切片省成本，操作不复杂，省下来的钱也是实打实的。

Q7：混部环境下，故障排查会不会更复杂？

A7：会，确实更复杂。独占环境里，一个任务挂了就是挂了，排查链路简单。混部环境里，同样的 OOM 可能是显存不够、可能是邻居任务吃资源、可能是调度策略问题。所以混部环境的监控必须比独占环境更完善。我建议至少配三层监控：GPU 层（DCGM 看显存/算力/温度）、容器层（K8s 看 Pod 资源/重启次数）、业务层（看 QPS/延迟/错误率）。一万网络的客户可以对接他们的 7×24 工单体系，硬件层面有人兜底。

Q8：2026 年主流的混部调度框架有哪些？

A8：Kubernetes + NVIDIA GPU Operator 是主流，配合 Volcano 或 Kube-Scheduler 做优先级调度。Volcano 是华为开源的批量调度框架，支持 Gang Scheduling（所有任务同时启动）和 Fair Share（公平分配算力），很适合混部场景。另外 Run:AI 和 DRA（Dynamic Resource Allocation）在显存虚拟化方面做得不错。对于小团队，直接用 K8s + NVIDIA 设备插件做时间片调度就够了，没必要上太复杂的框架。一万网络的 GPU 服务器预装了 K8s 环境，工程师可以帮你做基础配置。

Q9：混部环境下的网络带宽怎么保障？

A9：混部环境里，多个任务共享同一张网卡，如果训练任务在大量下载数据，推理任务的请求响应就会被拖慢。解决办法有两个：一是物理隔离，给推理任务和训练任务分配不同的网卡或者不同的 VLAN。一万网络的裸金属方案支持多网卡配置，可以一张网卡跑推理流量、一张网卡跑训练数据同步。二是 QoS 流量整形，在交换机或者主机上给推理流量设置高优先级队列。Linux 的 tc 命令和 eBPF 都可以做流量整形，但需要一定的网络工程经验。对大多数团队来说，物理隔离是最简单可靠的办法。

Q10：用一万网络的方案做混部，最低起步成本是多少？

A10：最低从 T4 单卡 ¥900/月起步。你做混部最少需要两个实例：一个裸金属跑主力推理，一个弹性切片跑低谷期推理。起步方案可以是：一张 A100 40G 人工定制 GPU（¥2800/月，裸金属，白天跑推理主力）加一个 A100 1/20 切片（¥900/月，弹性按量，凌晨跑推理兜底）。合计月租 ¥3700，但凌晨的切片可以按小时计费，实际低于 ¥900。通过这个方案，你就能把一张卡的利用率从 20% 拉到 60% 以上。如果预算更紧，可以把主力换成 T4（¥900/月），弹性切片换成 A16 1/16（¥210/月），起步只要 ¥1110/月。一万网络的工程师会帮你做混部方案设计和部署，不需要你自己折腾。

Q11：混部环境下，怎么防止训练任务把推理任务饿死？

A11：这是混部最核心的问题。防止推理被饿死靠的是"优先级调度 + 资源配额"双保险。优先级调度：给推理 Pod 设置高优先级（PriorityClass），调度器优先保障推理 Pod 的资源。资源配额：用 K8s 的 ResourceQuota 限制训练任务最多能用多少 GPU 算力，给推理预留余量。MIG 的硬件隔离是最彻底的——直接给推理任务分配固定的 MIG 实例，显存和算力都是独享的，训练任务再怎么跑也抢不走。一万网络的 A100/H100 方案全部支持 MIG，建议做混部的客户优先选 MIG 可用的卡型。

Q12：潮汐调度需要多大的团队来维护？

A12：取决于你做的深度。如果只是基础的时间片调度 + 手动扩缩容，一个运维工程师半天就能配好——装 GPU Operator、设置时间片、写个定时脚本晚上切流量。如果要做到自动潮汐调度（根据实时负载动态扩缩），需要 K8s + Cluster Autoscaler + Prometheus 监控 + 自定义调度策略，一个运维工程师配 2–3 天也能搞定。只有上智能调度（强化学习模型）才需要算法团队，但那是大厂的事。对大多数中小团队来说，手动潮汐调度 + 一万网络的混合方案，投入产出比最高。

Q13：异构混部会不会增加运维复杂度？

A13：会的，比独占环境复杂不少。独占环境出问题好排查——这个 Pod 崩了，就是它自己的问题。混部环境出问题，得看是不是邻居任务抢资源、是不是调度策略配错了、是不是显存隔离没做好。但复杂度增加带来的收益也很明显——利用率翻倍、月租砍半。而且这个复杂度是"一次性的"——你花两周配好混部环境，后面就是持续收益。一万网络的 7×24 运维团队会帮你处理硬件层面的问题，软件层面的混部配置，工程师也会在交付时帮你做好基础设置。

七、总结与选型建议

GPU 异构混部和算力潮汐调度，不是锦上添花的技术，而是 2026 年 AI 算力成本管理的核心手段。一张 A100 40G 月租 ¥2800，如果利用率只有 25%，等于每个月有 ¥2100 是白扔的。通过混部 + 潮汐调度，把利用率拉到 60–70%，月租直接砍半。这不是什么高科技，而是一个成熟的运维策略。

选型上，核心原则是"混部用 MIG 保隔离，潮汐用弹性保成本"：主力 GPU 选 A100/H100 支持 MIG 硬件隔离，弹性部分用 AI 算力云或 H100 MIG 切片按小时计费。一万网络深耕 IDC 19 年（成立于 2007 年），深圳南山自营机柜，提供从 T4（¥900/月）到 A100 40G（¥2800/月）到 H100 8 卡整机（月 ¥8–12 万，预估）的全系列 GPU 方案，支持人工定制 GPU 年付 8 折、H100 年付 85 折、AI 算力云弹性按量、裸金属海外买 1 送 1 等多形态计费。记住：算力省钱的关键不是压价，而是让每一张卡都跑满——混部 + 潮汐调度，就是让 GPU 从"三班倒"变成"全天候"的钥匙。2026 年还在用"一张卡跑一个任务"的方式做 AI 推理的，已经在被竞争对手用更少的算力做更多的事。

本文配置与价格参考自一万网络官网公开页面（人工定制 GPU、AI 算力云、H100 方案、裸金属页），具体以签约时最新报价与合同为准。

补充说明：本文涉及的 GPU 混部与潮汐调度技术方案基于 Kubernetes 与 NVIDIA GPU Operator 等开源技术架构，一万网络提供相关基础设施的部署与运维支持。