我先读经验记录,再联网核对卡型和今年双 11 的 GPU 报价。
这些社区稿的价格互相矛盾,我再查卡型规格和今年双 11 的 GPU 活动价,并以官方页面口径做校准。
先给结论:在阿里云买 GPU,真正决定你花多少钱的,是显存、显存带宽、支持的精度格式这三个物理量,而不是 “几核几 G” 那些 CPU 参数。按 2026 年双 11(11 月 1 日至 30 日)的活动口径,主流四张卡的分工非常清楚:T4(16GB、70W、INT8 130 TOPS)适合 7B 以下推理和视频转码;A10(24GB、600GB/s、150W)适合 13B 以内推理、多模态和图形渲染,还带 AV1 解码;L20(48GB、864GB/s、275W 级)是 30B 到 70B 量化推理和 LoRA 微调的主力;V100(16GB HBM2、900GB/s)算力老但带宽高,只适合跑存量训练任务。价格锚点是:T4 包月约 1681 到 1694 元、包年约 16141.8 元;A10 活动价约 3203.99 到 3233.99 元 / 月,目录价 6427.98 元;L20 约 6929.25 元 / 月,8 卡约 55354 元 / 月;V100 约 3817 到 4572 元 / 月。今年 GPU 的活动是新客 T4、V100、A10 包月 5 折起、包年 4 折起,A10 目录价最高直降 25%,但要记住一条硬规则:GPU 特价机型不享受续费同价,第二年按当期价续,所以别拿首年价做三年预算。
一、四张卡的硬参数,先摆在一张表里
社区稿里的价格之所以互相打架,很大程度是因为它们把不同 vCPU / 内存配比、不同卡数、不同折扣档混在一句话里。参数这层反而清楚,以 NVIDIA 官方规格为准。
| 卡型 | 架构 | 显存 | 显存带宽 | FP32 | Tensor / 低精度 | 功耗 | 阿里云规格族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| T4 | Turing | 16GB GDDR6 | 320GB/s | 8.1 TFLOPS | INT8 130 TOPS | 70W(阿里云稿写 75W) | gn6i |
| P100 | Pascal | 16GB HBM2 | 732GB/s | 12 TFLOPS | 无 Tensor Core | 250W | gn5 |
| V100 | Volta | 16GB / 32GB HBM2 | 900GB/s | 14 TFLOPS | Tensor 112 TFLOPS | 250W(PCIe) | gn6v |
| A10 | Ampere | 24GB GDDR6 | 600GB/s | 31.2 TFLOPS | FP16 125 TFLOPS、INT8 250 TOPS | 150W | gn7i |
| L20 | Ada Lovelace | 48GB GDDR6 | 864GB/s | 约 59.8 TFLOPS | INT8/FP8 239 TOPS | 275W(部分渠道标 300W) | gn8is |
| A100(gn7e) | Ampere | 40GB / 80GB HBM2e | 1555 / 2039GB/s | 19.5 TFLOPS | 支持 NVLink | 250W/400W | gn7e |
三条容易被忽略的差别:
- L20 不支持 FP64,做科学计算(CFD、分子动力学)会明显吃亏,那是 A100、H 系列的活。
- V100 的显存只有 16GB(部分 SKU 32GB),跑 13B FP16 就要掂量,跑 7B 全参微调基本不可能,只适合 LoRA 或老框架兼容。
- P100 没有 Tensor Core,新框架默认走 FP16/FP8 加速,它插不上手,只适合教学和 “能跑起来就行” 的兼容场景。
- 阿里云官网活动页还提到 L20 系列有 48GB / 72GB 两档显存、标称 1344GB/s 带宽,这和社区价目表里常见的 48GB / 864GB/s 不是同一个 SKU,下单前以规格页为准。
二、这三个物理量,分别决定三件事
买 GPU 最容易犯的错,是拿 “每小时多少钱” 横向比,却不问自己要跑什么。把三件事拆开看,选型就变成算术题。
| 你要解决的问题 | 看哪个指标 | 经验判据 |
|---|---|---|
| 模型装不装得下 | 显存 | 7B FP16 ≈ 14GB 权重,加 KV cache 和框架开销,实测要 18–22GB;13B ≈ 26GB,要 30–35GB;30B FP16 不现实,只能 INT8/INT4 量化到 48GB 内;70B FP16 ≈ 140GB,需 4×48GB 起步 |
| 出字快不快 | 显存带宽 | 单请求 decode 速度上限 ≈ 带宽 ÷ 模型字节数。7B FP16 在 L20 上理论上限约 61 token/s,A10 约 43,T4 约 23。实际打六到八折 |
| 训练 / 预填快不快 | 算力与互联 | LoRA 微调 7B 需要 24GB 起;全参微调 7B 需要 100GB 以上,单卡 48GB 不够;多卡必须看有没有 NVLink 或 RDMA |
几个实战换算,直接决定你该选哪张卡:
- 7B 量化客服机器人、日请求几万次:T4 够用,但并发一高就排不上队;预算够就上 A10,单卡能扛住十几路并发。
- 13B 量化、RAG 知识库:A10 24GB 是甜点,显存刚好压住,带宽也够。
- 30B 到 70B 量化推理:只能上 L20 48GB 或双卡 L20,官方定位写的就是 “支持 13B 到 70B 模型推理”。
- 7B 到 13B 的 LoRA 微调:L20 48GB 是四张卡里唯一不用抠显存的;A10 24GB 会很勉强。
- 视频转码、云桌面、渲染:A10 和 T4 的编解码单元比算力更值钱,A10 还多一个 AV1 解码。
三、五种计费模式,用一句话判断
阿里云的 GPU 计费跟 ECS 同源,不是只有 “按量” 和 “包年” 两种。
| 模式 | 计费粒度 | 适合 | 关键限制 |
|---|---|---|---|
| 按量付费 | 精确到秒 | 单次低于 10 小时的调试、临时渲染、不确定时长 | 单价最高;关机不等于释放,实例不删,vCPU 和内存照计 |
| 包年包月 | 按月 / 年预付 | 7×24 持续推理、月度迭代团队 | 有资源闲置的沉没成本;特价机型不享续费同价 |
| 抢占式实例 | 竞价 | 可断点续跑的离线批处理 | 库存紧张时几分钟内被回收,严禁上生产 |
| 预留实例券 | 抵扣券 | 按量但用量可预测 | 需承诺规格与地域可用区,跨区不可用 |
| 节省计划 | 承诺元 / 小时 | 长期稳定的按量负载 | 可与大促折扣叠加,但要先算清承诺量,否则白付 |
一条能直接用的决策公式:把一年的预计使用小时数 × 按量单价,跟包年价对比。以 T4 为例,按量 7×24 跑满一年约 3.1 万元,包年约 1.61 万元,直接省掉近一半;反过来,一个月只跑 40 小时,按量约 142 元,包月 1694 元就纯属浪费。行业里常见的经验线是:单次低于 10 小时走按量,连续一周以上转包月,连续三个月以上转包年。
四、2026 双 11 的 GPU 报价(活动截至 11 月 30 日)
先说规则,再看价格,否则数字会被误读。
- 活动周期:2026-11-01 至 2026-11-30,主题 “智惠就在 11.11,AI 就用阿里云”。
- 折扣结构:新客 T4、V100、A10 包月 5 折起、包年 4 折起;官网特惠 T4 包年 5 折起、V100 包月 6 折起;A10 目录价最高直降 25%。
- GPU 特价机型通常不享续费同价,到期按当期价格续,这是与 99 元 ECS 最大的区别。
- 代金券:38 元、99 元这类底价秒杀款不叠券;常规 GPU 订单可尝试满 3000 减 150、满 10000 减 800 等档位,单笔限一张。
- 学生认证可领 300 元无门槛抵扣金,除 “练手包” 外多数商品可用。
| 卡型 / 规格 | vCPU / 内存 | 显存 | 按量参考 | 包月活动价 | 包年活动价 |
|---|---|---|---|---|---|
| T4(ecs.gn6i-c4g1.xlarge) | 4 核 15G | 16GB | 约 3.55 元 / 小时起 | 1681–1694 元 | 16141.8 元 |
| T4(同族 8 核 31G) | 8 核 31G | 16GB | — | 2023 元 | 19425 元 |
| A10(gn7i,32 核 188G) | 32 核 188G | 24GB | 约 9.53–10.18 元 / 小时 | 3203.99–3233.99 元(目录价 6427.98) | 约 30866 元起 |
| A10(gn7i,8 核 30G 单卡) | 8 核 30G | 24GB | 9.53 元 / 小时 | 4575.66 元 | 46671.73 元 |
| L20(gn8is,8 核 64G) | 8 核 64G | 48GB | 7.69–9.6 元 / 小时 | 6929.25 元 | 无公开包年价 |
| L20 双卡 / 四卡 / 八卡 | 32 / 64 / 128 核 | 96 / 192 / 384GB | — | 13858.5 / 27717 / 55354 元 | — |
| V100(gn6v,8 核 32G) | 8 核 32G | 16GB | 26.46 元 / 小时 | 3817–4572 元 | 41148 元起 |
| P100(gn5,4 核 30G) | 4 核 30G | 16GB | 12.78 元 / 小时 | 1847.5 元 | 17872.8 元 |
| gn8ia(搜索推荐,16 核 128G) | 16 核 128G | 48GB | — | 7518.1 元 | — |
| 机密计算 gn8v-tee | 16 核 96G | 32GB | — | 21052–22104 元 | — |
| 旗舰 ebmgn9gc | 256 核 1536G | H 系列 | 200 元 +/ 小时 | 138014 元 | 100 万 + |
这里必须点明一处矛盾:同一个 A10 规格族,社区稿里既有 3203.99 元 / 月的 “4 卡” 说法,也有 4575.66 元 / 月的 “8 核 30G 单卡” 价,还有按量 3.56 元与 10.18 元两个数。原因是 gn7i 一族内 vCPU / 内存配比差异极大,且活动价、目录价、新客首年价三套口径并存。看到 “3.56 元 / 小时” 这种明显低于同族的数,先确认它对应的是哪一档 vCPU 和是否含卡,再决定要不要信。另有单一稿源称 “V100 新客年付约 5320 元”,属于单源说法,未见官方活动页印证,按特例看待。
五、按场景配卡,照这张清单下单
- 个人练手、跑 7B 模型或做个 Demo:先按量开 T4,跑通了再决定。按量几小时的成本不到一杯咖啡,比直接包月稳妥。别一上来买包年。
- 小团队做 RAG 知识库、13B 以内推理:A10 单卡,24GB 显存刚好,150W 功耗对机房友好;预算再紧就用 T4 加量化,把 7B 压到 INT8。
- 30B 到 70B 量化推理:L20 单卡 48GB 起步,70B 建议双卡;官方定位就是这一段。注意 L20 没有 FP64,科学计算别选它。
- 7B 到 13B 的 LoRA 微调:L20 是四张卡里唯一能舒服跑的,A10 会频繁 OOM;全参微调别在单卡上试,直接看 gn7e(A100)或多卡集群。
- 视频转码、云桌面、渲染农场:A10 优先,编解码单元和 RT Core 比纯算力更影响体验;轻量场景可用 vgn7i-vws(约 1476.75 元 / 月)。
- 要跑长任务又怕账单爆炸:包年锁定,但别把首年折扣当长期价,先按当期目录价算一遍三年总成本再签字。
- 预算极紧、任务可中断:抢占式,价格能到按量的 1 到 3 折,但必须做成可断点续跑,绝不能挂生产。
六、账单里最容易被忽略的五项
| 附加项 | 参考价 | 坑在哪 |
|---|---|---|
| 云盘 | ESSD Entry 约 0.35 元 / GiB / 月,PL1 约 1 元 / GiB / 月 | 按量实例关机后云盘照扣,这是 “睡一觉多出几百块” 的主要来源 |
| 公网带宽 | 1M 固定约 23 元 / 月,5M 约 125 元 / 月 | 大模型服务下行流量大,按流量计费容易失控 |
| 快照与备份 | 按容量计 | 训练数据频繁快照,费用会悄悄累积 |
| 系统盘起步价 | 几十到数百元 / 月 | 报价常只写 “实例费”,不含盘 |
| 闲置实例 | 按 vCPU / 内存计 | 关机不释放,实例仍在计费,必须设自动释放策略 |
一句实操建议:开按量实例时就把自动释放策略设好,训练脚本跑完自动删实例;包年包月则相反,先把盘和带宽算进去再比价。
七、这轮报价里最该记住的一句
GPU 和普通 ECS 的购买逻辑完全不同。ECS 的 99 元是 “锁价”,买的是未来几年的确定性;GPU 的 5 折、4 折是 “首年拉新”,买的是当下这一次的便宜。前者适合长期挂着的业务,后者适合能算清用量的项目。如果你的推理量还在波动,先用按量或抢占式把吞吐、显存占用、并发上限摸清楚,再决定包月还是包年 —— 这一步省下的钱,通常比在大促里多抢一张券要多。
【相关 FAQ】
问题 1:阿里云 GPU 云服务器的 T4、A10、L20 三张卡,性能差异主要在哪?
回答 1:主要在显存和显存带宽。T4 是 16GB/320GB/s、70W,适合 7B 以下推理和视频转码;A10 是 24GB/600GB/s、150W、FP32 31.2 TFLOPS,适合 13B 以内推理与图形渲染,还带 AV1 解码;L20 是 48GB/864GB/s、275W 级、INT8/FP8 239 TOPS,适合 30B 到 70B 量化推理和 LoRA 微调。同样的 7B FP16 模型,L20 的 decode 速度上限约 61 token/s,A10 约 43,T4 约 23,实际还要打六到八折。
问题 2:阿里云 GPU 云服务器的计费模式有几种,按量付费和包年包月怎么选?
回答 2:主流有五种:按量付费(精确到秒)、包年包月、抢占式实例、预留实例券、节省计划。判断方法是把一年预计使用小时数乘按量单价,和包年价直接比:T4 按量 7×24 跑满一年约 3.1 万元,包年约 1.61 万元;但如果一个月只跑 40 小时,按量约 142 元,包月 1694 元就是浪费。经验线是单次低于 10 小时走按量、连续一周以上转包月、连续三个月以上转包年。
问题 3:2026 双十一阿里云 GPU 云服务器的报价是多少,折扣有多大?
回答 3:活动 11 月 1 日至 30 日,新客 T4、V100、A10 包月 5 折起、包年 4 折起,A10 目录价最高直降 25%。参考价是 T4 包月 1681 到 1694 元、包年 16141.8 元;A10 活动价 3203.99 到 3233.99 元 / 月,目录价 6427.98 元;L20 约 6929.25 元 / 月,8 卡约 55354 元 / 月;V100 约 3817 到 4572 元 / 月。要注意 GPU 特价机型通常不享续费同价,第二年按当期价续。
问题 4:买阿里云 GPU 云服务器时,除了实例费还有哪些隐藏成本?
回答 4:主要是云盘、公网带宽、快照和闲置计费。ESSD Entry 约 0.35 元 / GiB / 月、PL1 约 1 元 / GiB / 月,1M 固定带宽约 23 元 / 月、5M 约 125 元 / 月。最容易踩的坑是按量实例关机后云盘照扣、实例不释放则 vCPU 和内存照计,很多人 “睡一觉多出几百块” 就是这么来的。下单前把盘和带宽算进总价,开按量实例时同时设好自动释放策略。
问题 5:阿里云 GPU 云服务器做 70B 大模型推理,该选哪张卡、要不要多卡?
回答 5:70B FP16 权重约 140GB,单卡装不下。走量化路线的话,INT8 约 70GB、INT4 约 35GB,L20 48GB 单卡可以跑 INT4,但并发一高就吃紧;稳妥做法是 L20 双卡,96GB 显存、包月约 13858.5 元,多卡之间有 RDMA 高速互联。注意 L20 不支持 FP64,如果任务里混着科学计算,要改看 gn7e(A100)或 H 系列,不能拿 L20 硬扛。
【参考资料】
- [2026-11-08 抓取](AI 加速季,算力全配齐)阿里云官网活动页
- [2026-11-06](NVIDIA V100 Tensor Core GPU 规格)NVIDIA
- [2026-11-04](2026 双十一活动阿里云价格:轻量应用服务器、ECS、云数据库、OSS、GPU、百炼、AI 大模型价格表)阿里云开发者社区
- [2026-11-03](2026 年阿里云双十一特惠来袭,轻量、ECS、GPU 服务器、百炼 Token Plan 价格清单)阿里云开发者社区
- [2026-10-29](2026 阿里云双 11 企业采购指南:轻量应用服务器、ECS、GPU 云服务器及数据库与 AI 产品优惠一览)阿里云开发者社区
- [2026-10-27](2026 年阿里云双十一大促,轻量、ECS、GPU 云服务器与百炼大模型服务平台活动整理汇总)阿里云开发者社区
- [2026-10-27](2026 年阿里云双十一大促轻量、ECS、GPU 云服务器新购、续费、升级优惠价格表整理)阿里云开发者社区
- [2026-10-24](2026 阿里云 GPU 云服务器怎么选最划算?T4 到 L20 最新价目表,一张图讲清楚再下单)阿里云开发者社区
- [2026-10-22](阿里云 EGS GPU 云服务器计费详解:面向大模型训练与 AI 算力场景,小时、月、年三种计费模式全面对比)阿里云开发者社区
- [2026-10-09](阿里云 GPU 云服务器:性能卓越、场景广泛、收费灵活及最新活动与价格参考)阿里云开发者社区
- [2026-10-06](A10 Tensor Core GPU 技术规格)NVIDIA
- [2026-09-27](AI 算力费用:阿里云 GPU 服务器租用价格,支持 L20、A10、V100、T4、P4、P100 等 GPU 卡)阿里云开发者社区
【免责声明】
免责声明:本文为公开信息整理与参数核对,不构成采购建议,与阿里云、NVIDIA 无利益关系。文中价格主要来自阿里云开发者社区的活动整理稿与官网活动页快照,社区稿之间存在明显口径冲突(同一规格族出现 3203.99 与 4575.66 元 / 月两种月费、按量 3.56 与 10.18 元 / 小时两种单价,差异来自 vCPU / 内存配比、是否含卡数、活动价与目录价之分),本文已并列标注,未做取舍;实际价格、库存、限购、折扣适用范围与续费政策一律以阿里云控制台结算页和商品页实时显示为准。GPU 特价机型通常不享受续费同价,到期按当期价格续费,请按目录价而非首年价做长期预算。卡型性能参数以 NVIDIA 官方规格页为准,但在云上实际表现还受 vCPU 配比、PCIe 通道、是否开启 vGPU、驱动与框架版本影响,不能直接套用单卡标称值;文中 token/s 估算为带宽除以模型字节数的理论上限,仅供参考。阿里云官网活动页为动态渲染,部分价格需登录后按账号资质查看,未登录看到的价与最终成交价可能不同。促销信息随时调整,下单前请自行核对活动规则、库存与发票口径。
