随着 AI 行业的逐渐成熟和商业化应用的普及，越来越多的个人开发者、小型团队，甚至学生都开始需要 GPU VPS 来进行深度学习训练、AI 模型部署或是其他 GPU 密集型任务。
正是因为这种旺盛的市场需求，也有越来越多的商家推出了 GPU VPS 服务，想要从这块蛋糕中分一杯羹。但问题来了——面对琳琅满目的GPU VPS产品，你该如何选择呢？
经过一年多的深度测试和用户反馈收集，我筛选出了 6 家真正值得推荐的 GPU VPS 商家。这些商家不仅在硬件配置上给力，更重要的是在稳定性、性价比和售后服务方面都经受住了考验。
接下来，我就和大家分享一下这份 2025 年最新的 GPU VPS 推荐清单，希望能帮你找到最适合自己需求的显卡 VPS。
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2025 年 GPU VPS 商家推荐概览
在深入介绍每家商家之前，我先为大家准备了一个快速对比表格，希望帮你快速筛选出符合自己需求的 GPU VPS 商家。
我按照每家商家最核心的优势进行了归纳，这样你就能根据自己的具体需求进行初步筛选。比如如果你是新手或者只是偶尔使用，就重点关注灵活计费的商家；如果你有长期大规模的AI训练需求，就优先考虑性能和稳定性较强的选项。
| 商家 | 核心特点 | 计费方式 | 官网链接 |
|---|---|---|---|
| Vultr | 灵活按小时计费，支持部分GPU租用 | 按小时 | Vultr 官网 |
| InterServer | 25年老牌商家，GPU独立服务器 | 按月 | InterServer 官网 |
| JustHost | 裸机GPU服务器，LLM优化 | 按月 | JustHost 官网 |
| DigitalOcean | 顶级GPU选择(H200/H100) | 按小时 | DigitalOcean 官网 |
| HostKey | GPU型号最全面，快速交付 | 按月、按小时 | HostKey 官网 |
| Database Mart | 全价位覆盖，从$45到$639 | 按月 | Database Mart 官网 |
从这个表格可以看出，每家商家都有自己的定位和优势。Vultr和DigitalOcean更适合那些需要灵活计费的用户，而InterServer、JustHost和Database Mart则更偏向月付的长期使用模式。HostKey算是比较均衡的选择，既有按小时也有按月的方案。
值得注意的是，虽然这6家都是我认为值得推荐的GPU VPS商家，但它们在技术实力、服务质量和定价策略上还是有明显差异的。接下来，我会逐一详细介绍每家商家的具体情况，包括我的实际测试体验，帮你做出最适合的选择。
1、Vultr – 灵活计费的 GPU 云服务
Vultr 是 2014 年老牌云美国云服务提供商，产品线一直很丰富，在 GPU VPS 领域也是起步较早的玩家之一。如果你想了解更多关于 Vultr 怎么样的详细评测，了解关于 Vultr 的体验评测。
Vultr GPU VPS 的 4 大优势：
- 按小时计费：用多少付多少，对于临时项目或测试需求非常友好
- 部分 GPU 租用：支持 1/8 GPU 这样的灵活配置，降低使用门槛
- 全球多节点：覆盖美国、欧洲、亚洲多个数据中心
- 快速部署：通常几分钟内就能完成 GPU 实例的创建
GPU VPS 套餐配置
| 套餐 | 显卡 | CPU/内存 | 存储 | 流量 | 价格 |
|---|---|---|---|---|---|
| vcg-a16-6c-64g-16vram | NVIDIA A16 (16GB) | 6核/64 GB | 350 GB | 6 TB/月 | $0.471/小时 |
| vcg-a40-24c-120g-48vram | NVIDIA A40 (48GB) | 24核/120 GB | 1400 GB | 15 TB/月 | $1.712/小时 |
| vcg-a100-12c-120g-80vram | NVIDIA A100 PCIe (80GB) | 12核/120 GB | 1400 GB | 10 TB/月 | $2.397/小时 |
VPS之家体验点评
我对 Vultr 的 GPU VPS 最大的感受就是灵活，不止支持多块 GPU 组合，还支持部分 GPU 租用。特别是对于那些刚接触 GPU 计算的朋友来说，可以先用 1/10 的 A100 试手，后续升级到完整配置。
按小时计费的模式也让我在测试不同深度学习框架时省了不少钱，毕竟很多时候我们只是跑个短期实验，用不着包月。
不过需要注意的是，如果你是长期使用的话，按小时累积下来的费用可能会比其他商家的包月套餐贵一些。但就灵活性和入门门槛来说，Vultr确实是GPU VPS推荐列表中不可忽视的选择。
2、InterServer – 稳定的 GPU 独立服务器
InterServer 成立于 1999 年，算得上是 hosting 行业的老前辈了。与其他商家提供 GPU VPS 不同，InterServer 主要提供的是 GPU 独立服务器，这意味着你可以获得更强的独占性能。查看我们的测评文章，了解 InterServer 怎么样。
InterServer GPU 服务器的 4 大优势：
- 月付模式更经济：长期使用成本相比按小时计费大幅降低
- 独立服务器性能：物理独占资源，无虚拟化损耗，性能更稳定
- 老牌商家保障：25 年运营历史，服务稳定性和技术支持更有保障
- 无限流量：1Gbps 带宽配合无限流量，适合大数据传输场景
GPU独立服务器套餐配置
| 套餐 | 显卡 | CPU | 内存 | 存储 | 流量/带宽 | 价格 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RYZEN 5900X RTX2080Ti | RTX 2080Ti (11GB) | AMD RYZEN 5900X | 128 GB | 2×2TB NVMe 990 Pro | 无限/1Gbps | $189/月 |
| RYZEN 5900X RTX4080 Pro | RTX 4080 (16GB) | AMD RYZEN 5900X | 64 GB | 2×2TB NVMe 990 Pro | 无限/1Gbps | $275/月 |
| RYZEN 5900X RTX4080 | RTX 4080 (16GB) | AMD RYZEN 5900X | 64 GB | 2×2TB NVMe 980 Pro | 无限/1Gbps | $275/月 |
VPS之家体验点评
说实话，InterServer 的 GPU 独立服务器给我留下了很深的印象。作为一个有 25 年历史的老牌商家，他们在服务稳定性方面确实做得不错。
最让我满意的是那个无限流量的配置——你知道，在做大规模数据集训练时，经常需要上传下载大量的数据，如果按流量计费的话成本会很高。不过 InterServer 也有个明显的短板：他们的 GPU 选择相对有限，而且都集中在纽约机房，对于国内用户来说延迟可能会有些影响。
但如果你有长期的 GPU 计算需求，InterServer 的 GPU 独立服务器绝对值得。
3、JustHost – 专业裸机 GPU 服务器
JustHost 是一家专注于高性能计算的服务商也推出了 GPU 服务器。而且，他们的 GPU 服务器采用裸机部署方式，为 AI 和数据科学领域提供专业级的计算解决方案。如果你想了解更多，查看文章了解 JustHost 怎么样
JustHost GPU 服务器的 4 大优势：
- 裸机 GPU 性能：无虚拟化层损耗，GPU 性能发挥到极致
- 多 GPU 扩展性：支持 2-4 块 GPU 组合，满足大规模 AI 训练需求
- LLM 模型优化：专门针对大语言模型部署进行了优化配置
- 达拉斯机房：美国中部位置，网络延迟相对均衡
GPU 裸机服务器套餐配置
| 套餐 | 显卡 | CPU | 内存 | 存储 | 价格起 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPU T4 Altair | NVIDIA T4 (16GB) | 16 vCPUs | 32 GB | 200 GB NVMe | $522/月 |
| GPU T4 Antares | 2×NVIDIA T4 (32GB) | 24 vCPUs | 48 GB | 400 GB NVMe | $864/月 |
| GPU T4 Capella | 4×NVIDIA T4 (64GB) | 48 vCPUs | 64 GB | 600 GB NVMe | $1629/月 |
VPS之家体验点评
我必须说，JustHost 的裸机 GPU 服务器在性能表现很好，特别是他们的多 GPU 配置，用来跑一些中等规模的 Transformer 模型训练时，能够充分发挥 GPU 的使用率，这在虚拟化环境下是很难达到的。
他们特别强调对 LLM 模型的支持也不是说说而已，完全可以用来部署 Mistral 7B 和 OpenChat 等模型，推理速度确实比普通的 GPU VPS 快不少。不过说实话，JustHost 的定价确实有点高。
另外，他们目前只有达拉斯一个机房，对于有特定地理位置需求的项目可能会有限制。
4、DigitalOcean – 云计算巨头的 GPU
DigitalOcean 作为全球知名的云服务商，最近正式推出了 GPU Droplets 服务，为他们的产品线增添了重量级的 GPU 计算能力。作为后来者，DigitalOcean 在 GPU VPS 领域展现出了不俗的竞争力。想了解更多，点击查看 DigitalOcean 怎么样的详细评测。
DigitalOcean GPU Droplets 的 4 大优势：
- 顶级GPU选择：提供 H200、H100、L40S 等最新一代 NVIDIA GPU
- 简单易用界面：延续 DigitalOcean 一贯的简洁操作体验
- 多 GPU 扩展性：提供多块 GPU 组合套餐，满足大规模 AI 需求
- 全球部署：依托 DigitalOcean 成熟的全球数据中心网络
GPU Droplets套餐配置
| 套餐 | 显卡 | CPU/内存 | 存储 | 价格 |
|---|---|---|---|---|
| H200 GPU Droplet | NVIDIA H200 (141GB) | 24 核/240 GB | 720GB NVMe + 5TB Scratch | $3.44/小时 |
| H100 GPU Droplet | NVIDIA H100 (80GB) | 20 核/240 GB | 720GB NVMe + 5TB Scratch | $3.39/小时 |
| L40S GPU Droplet | NVIDIA L40S (48GB) | 8 核/64 GB | 500 GB NVMe | $1.57/小时 |
VPS之家体验点评
DigitalOcean 的 GPU Droplets 给我的第一印象就是简单。一向以界面简洁、操作友好著称的 DigitalOcean ，这次的 GPU 产品也延续了这个优势。从创建到部署，整个过程比其他家的 GPU 服务还要流畅。
特别让我惊喜的是他们直接提供 H200 这样的顶级 GPU，VRAM 高达 141GB，对于那些需要处理超大模型的朋友来说简直是福音。我用 H100 跑过大规模的训练任务做测试，性能表现确实不错，而且那个 5TB 的 Scratch 磁盘空间在处理大数据集时特别实用。
5、HostKey – GPU 服务老兵
HostKey 可以说是 GPU VPS 领域的资深玩家，早在 GPU 云服务还不普及的时候就开始提供相关服务了。经过多年的技术积累和产品迭代，现在已经成为 GPU 种类最全面的服务商之一。如果你想深入了解，点击查看 HostKey 怎么样的详细测评。
HostKey GPU VPS 的 4 大优势：
- GPU型号最全：从入门级 GTX 1080 到顶级 RTX 5090，覆盖各个性能档位
- 灵活计费模式：同时支持按月和按小时计费，适应不同使用场景
- 多地域部署：冰岛、法国等多个欧洲数据中心可选
- 快速交付：通常 15 分钟内即可完成服务器部署
GPU VPS 套餐配置
| 套餐 | 显卡 | CPU/内存 | 存储 | 流量/带宽 | 价格 |
|---|---|---|---|---|---|
| vgpu.v2-a5000 | NVIDIA A5000 (24GB) | 8核/32GB | 240 GB SSD | 50TB/1Gbps | $204/月 或 $0.283/小时 |
| vgpu.v3-4090 | RTX 4090 (24GB) | 8核/64GB | 240 GB NVMe | 50TB/1Gbps | $290/月 或 $0.402/小时 |
| vgpu.v4-5090 | RTX 5090 (32GB) | 16核/128GB | 1 TB NVMe | 50TB/1Gbps | $534/月 或 $0.742/小时 |
VPS之家体验点评
作为一个在 GPU 服务领域耕耘多年的老商家，HostKey 确实有它独到的地方。例如，他们的 GPU 型号选择真的很全面，从我刚 GTX 1080Ti 到最新的 RTX 5090 都有，这对于有不同预算和性能需求的用户来说非常友好。
我体验过他们的 RTX 4090 套餐，在冰岛机房的网络表现还不错，虽然对国内用户来说延迟稍高一些，但胜在稳定。HostKey 的另一个优势是服务器交付速度很快，不过他们的控制面板界面相对传统一些，如果你习惯了DigitalOcean那种现代化的操作界面，可能需要一点适应时间。
总的来说，作为 GPU VPS 推荐列表中的老牌商家，HostKey 在产品丰富度和服务稳定性方面还是很值得信赖的。
6、Database Mart – 全价位 GPU 服务器
Database Mart 是一家专注于提供多样化 GPU 解决方案的服务商，他们的产品线从入门级的 GT 710 到企业级的 A100 应有尽有，能够满足不同预算和性能需求的用户。想了解更多，点击查看 Database Mart 怎么样的详细评测。
Database Mart GPU 服务器的 4 大优势：
- 全价位覆盖：从 $21 的 GT 730 到 $639 的 A100，满足各种预算需求
- 多操作系统支持：Ubuntu、CentOS、Windows Server 等多种系统可选
- 应用场景广泛：从游戏模拟器到AI研究，适配不同使用场景
- 配置搭配合理：CPU、内存、存储与 GPU 性能档位匹配合理
GPU独立服务器套餐配置
*注意：带宽可以付费额外升级
| 套餐 | 显卡 | CPU | 内存 | 存储 | 带宽 | 价格 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lite GPU – GT710 | GT 710 (1GB DDR3) | Quad-Core Xeon X3440 | 16 GB | 120GB + 960GB SSD | 100Mbps | $45/月 |
| Basic GPU – GTX1650 | GTX 1650 (4GB GDDR5) | 8核 Xeon E5-2667v3 | 64 GB | 120GB + 960GB SSD | 100Mbps | $99/月 |
| Enterprise GPU – A100 | Tesla A100 (40GB HBM2) | 双路18核 E5-2697v4 | 256 GB | 240GB SSD + 2TB NVMe + 8TB SATA | 100Mbps | $639/月 |
VPS之家体验点评
Database Mart 给我最深的印象就是选择丰富。他们真的做到了从低端到高端的全覆盖，我资金有限，体验过他们的 GTX 1650 套餐，虽然 GPU 性能不算顶级，但用来跑一些轻量级的深度学习实验或者做视频转码完全够用。
最让我意外的是，他们还提供 GT 710 这样的超低端配置，虽然对于 AI 训练来说性能有限，但对于一些需要 GPU 加速的简单应用或者 Android 模拟器来说，确实是个经济实惠的选择。
当然，如果你的预算充足，他们的A100套餐配置也很有竞争力——256GB内存配合双路18核CPU，在处理大规模AI训练时表现不错。
不过需要提醒的是，Database Mart相对来说知名度不如前面几家大厂，在服务支持和技术文档方面可能没有那么完善，比较适合有一定技术基础的用户。
总结
通过对这6家GPU VPS商家的深度测试和对比，我相信你已经对当前的GPU服务器市场有了更清晰的认识。
让我为你快速梳理一下各家的核心特点：
- Vultr以灵活的按小时计费和部分 GPU 租用脱颖而出，适合短期项目和新手试水
- InterServer凭借 25 年的老牌实力和月付模式，为长期用户提供了高性价比的独立服务器
- JustHost的裸机 GPU 服务器在性能上表现卓越，特别适合对计算性能要求极高的 AI 训练
- DigitalOcean作为后起之秀，提供了包括 H200 在内的顶级 GPU 选择
- HostKey则以最全面的 GPU 型号覆盖和快速交付能力见长
- Database Mart实现了从入门到企业级的全价位覆盖
我的建议是，从 Vultr 或者 DigitalOcean 的灵活计费模式开始；如果你有长期稳定的 GPU 需求且预算有限，InterServer 和 Database Mart 都值得考虑；如果你追求极致性能且预算充足，JustHost 的裸机方案和 HostKey 的丰富选择都可以。
选择 GPU VPS 推荐的核心是找到性能、价格和使用场景的最佳平衡点。希望这份 2025 年的 GPU VPS 推荐能帮你找到最适合的显卡 VPS。
常见问题解答（FAQ）
1. GPU VPS 和普通 VPS 有什么区别，我真的需要 GPU VPS 吗？
简单来说，普通 VPS 主要依靠 CPU 进行计算，而 GPU VPS 额外配备了显卡进行并行计算。如果你需要进行 AI 训练、深度学习、3D 渲染或视频转码等任务，GPU 的并行处理能力能让你的工作效率提升几十倍甚至几百倍。
但如果只是搭建网站、运行数据库或者一般的后端服务，普通 VPS 就足够了，没必要为用不到的 GPU 性能买单。
2. 按小时计费和月付哪个更划算？
这完全取决于你的使用模式。按小时计费适合短期项目、测试环境或者使用频率不高的场景——比如你每周只需要训练几个小时的模型。
但如果你需要 7×24 小时运行服务，月付通常会便宜 30-50%。我的建议是先按小时试用一段时间，摸清楚自己的实际使用量，再决定是否切换到月付模式。
3. 选择 GPU VPS 时，显存大小重要吗？
非常重要！显存直接决定了你能处理多大的模型。比如训练 GPT 类的大语言模型，通常需要几十 GB 的显存；而如果只是做图像分类或者简单的深度学习实验，4-8GB 显存就够了。
4. 这些 GPU VPS 的网络延迟对国内用户影响大吗？
确实会有影响，但程度因使用场景而异。如果你主要是上传数据、训练模型然后下载结果，延迟影响相对较小；但如果需要实时交互（比如远程桌面操作），延迟就比较明显了。
5. GPU VPS 出现故障怎么办，会影响我的训练任务吗？
这确实是个需要考虑的问题。首先，选择知名度较高、技术支持较好的商家能大大降低故障概率。其次，对于长时间的训练任务，我建议你做好 checkpoint 保存，定期将模型状态保存到云存储，这样即使服务器出现问题也能快速恢复。
6. 新手应该从哪个 GPU 型号开始？
对于AI/深度学习新手，我推荐从 RTX 4060、GTX 1650 或者 Tesla T4 这个级别开始。这些 GPU 性能足够跑大部分教程和小规模实验，价格也相对友好，能让你在不花太多钱的情况下熟悉 GPU 编程和深度学习框架。
等你真正上手并且确定了具体的应用方向后，再考虑升级到 A100、H100 这样的高端型号。
