面对市面上五花八门的GPU云主机方案，正在为AI项目筹备算力资源的开发者和初创团队常常陷入选择困境。 宣称“低价入门”的GPU实例，是否真的能跑通主流深度学习模型？ 按小时计费看似灵活，长期训练任务累计下来会不会远超包年预算？ 显存容量不足导致训练中断，重新启动又是一笔额外开销。 网络带宽和存储I/O性能跟不上，GPU空转等待数据，算力白白浪费。 并非所有GPU云主机都适合AI训练场景。部分低配机