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购买NVIDIA H100、H200、RTX PRO 6000和L40S，用于AI训练、推理和本地部署大模型。所有显卡均为全新，含关税送到您手中。我们帮您选出适合您服务器的型号和规格。
预算有限或需要小型主机：可选RTX PRO 4000 Blackwell、RTX PRO 4500 Blackwell或RTX 4000 SFF Ada。不依赖CUDA的软件，也能在AMD Instinct MI210或Intel Data Center GPU Flex上运行。
英特尔数据中心GPU Flex系列
有现货
—
$1,634.00
NVIDIA Quadro RTX 5000 16GB 专业GPU
有现货
—
$2,400.00
NVIDIA Quadro RTX 8000 48GB 专业GPU
有现货
—
$4,500.00
NVIDIA RTX 2000 Ada系列16GB专业GPU
有现货
—
$1,850.00
NVIDIA RTX 4000 Ada 生成 20GB 单槽专业显卡
有现货
—
$2,600.00
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada 代 系列 20GB 小型机箱显卡
有现货
—
$1,550.00
NVIDIA RTX 4500 Ada 代专业GPU 24GB
有现货
—
$4,400.00
NVIDIA RTX 5000 Ada 生成 32GB 专业 GPU
有现货
—
$5,400.00
NVIDIA RTX A2000 12GB 低调专业GPU
有现货
—
$2,569.00
NVIDIA A10 24GB Tensor-Kern Data Center GPU
有现货
—
$3,700.00
NVIDIA T400 4GB专业GPU
有现货
—
$2,646.00
NVIDIA Quadro P1000 4GB 低调专业GPU
有现货
—
$2,168.00
| 产品 | 价格 |
|---|---|
|
英特尔数据中心GPU Flex系列
有现货
|
$1,634.00 |
|
NVIDIA Quadro RTX 5000 16GB 专业GPU
有现货
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$2,400.00 |
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NVIDIA Quadro RTX 8000 48GB 专业GPU
有现货
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$4,500.00 |
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NVIDIA RTX 2000 Ada系列16GB专业GPU
有现货
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$1,850.00 |
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NVIDIA RTX 4000 Ada 生成 20GB 单槽专业显卡
有现货
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$2,600.00 |
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NVIDIA RTX 4000 SFF Ada 代 系列 20GB 小型机箱显卡
有现货
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$1,550.00 |
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NVIDIA RTX 4500 Ada 代专业GPU 24GB
有现货
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$4,400.00 |
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NVIDIA RTX 5000 Ada 生成 32GB 专业 GPU
有现货
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$5,400.00 |
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NVIDIA RTX A2000 12GB 低调专业GPU
有现货
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$2,569.00 |
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NVIDIA A10 24GB Tensor-Kern Data Center GPU
有现货
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$3,700.00 |
|
NVIDIA T400 4GB专业GPU
有现货
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$2,646.00 |
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NVIDIA Quadro P1000 4GB 低调专业GPU
有现货
|
$2,168.00 |
已验证现货
每个GPU在出货前都经过测试和检验
快速发货
在1到3个工作日内发货
接受加密货币
使用BTC、ETH、USDT等支付
专家支持
AI 和 GPU 基础设施专家随时待命
人工智能革命由一小部分硅芯片驱动。NVIDIA的数据中心GPU系列，从H100和H200张量核心GPU，到RTX PRO 6000 Blackwell和RTX 5090，代表了运行大型语言模型、扩散模型、科学模拟和高频推理管道的计算基础。我们为企业客户、研究实验室、AI初创公司和云基础架构运营商库存全套专业 NVIDIA 产品——数据中心加速器、工作站GPU和专业视觉化卡。
H200 内存带宽
4.8 TB/s
HBM3e @ 141 GB 容量
H100 AI 性能
3.9 PFLOPS
FP8 稀疏张量操作
RTX PRO 6000 VRAM
96 GB
GDDR7 ECC — Blackwell 架构
RTX 5090显存
32 GB GDDR7
Blackwell GB202 — 3352 GB/s BW
80 GB HBM2e
企业AI训练的主力军。3.35 TFLOPS FP64，NVLink 900 GB/s。优选 SXM 变体，用于 DGX H100 系统中的多GPU NVSwitch 架构。
141 GB HBM3e
H100的继任者。相同的Hopper GPU芯片，但内存增加到1.76倍，带宽达4.8 TB/s——对于具有长上下文窗口的LLM推理至关重要。
40 GB / 80 GB HBM2e
上一代的工作马仍在大量使用中。312 TFLOPS FP16 Tensor Core。在原装和定制的 PCIe 配置中都广泛提供。
96 GB GDDR7 ECC
有史以来最强大的工作站GPU。支持完整的PCIe规格、NVLink桥接以及第4代Tensor Cores。理想用于本地LLM推理和渲染。
32 GB GDDR7
NVIDIA在Blackwell架构上的旗舰消费级产品。21760个CUDA核心，3352 GB/s的内存带宽。混合工作负载和推理的最佳单GPU。
24 GB GDDR6X
前一代Ada。16,384个CUDA核心，1008 GB/s带宽。仍然是性能强劲，并且在推理集群中具有更具吸引力的价格点。
8 GB GDDR6
适用于边缘推理和显示输出工作负载的低调专业GPU。功耗低，静音运行，机架密集部署。
16 / 24 GB GDDR6
针对推理优化的Ada和Ampere PCIe GPU。为功率受限的服务器插槽设计——TDP为72 W——具有强大的INT8吞吐能力，适合大规模部署。
自人工智能热潮开始以来，NVIDIA 已经推出了三种主要的 GPU 微架构。Hopper 架构（H100、H200）引入了 Transformer Engine——一种硬件模块，能够在单层传递中动态切换FP8和FP16的精度，以最大化吞吐量而不会带来显著的精度损失。这一设计突破使得训练70B+参数模型变得具有商业可行性。
Ada Lovelace (RTX 4090, L4, L40S) 将第四代 Tensor 核心引入专业和准专业市场，并配备了显著提升的光线追踪硬件。Ada 顾卡在消费者可用性与专业能力之间占据了理想位置，成为精品推理部署和创意 AI 工作站的主导选择。
Blackwell（RTX 5090、RTX PRO 6000、GB200 NVL72）是当前一代产品。Blackwell为旗舰级数据中心部件引入了双芯片GPU设计，支持NVLink 5.0，芯片间带宽为1.8 TB/s，以及第五代Tensor核心，支持FP4。RTX PRO 6000 Blackwell为工作站级设备带来了96 GB ECC 内存——容量超过H100 PCIe，使以前只能在云端运行的工作负载能够本地处理。
定义现代人工智能基础设施的三款GPU，适用于工作站和单节点服务器层级。
分布式训练的黄金标准。连接 NVSwitch 的 SXM 变体对于 8-GPU DGX 级节点是必需的。PCIe 变体适用于标准服务器。
与H100相同的Hopper GPU，但内存容量几乎翻倍，带宽远远更大。非常适合大规模处理70B+参数模型，支持长上下文长度。
比H100在标准PCIe插槽中拥有更多的VRAM。适用于任何工作站或塔式服务器。本地运行70B模型。RTX PRO 6000服务器版取消了显示输出，适用于机架优化部署。
用于训练模型的GPU未必是提供服务的最佳GPU。训练需要最大化的FLOPS和大量的内存，以同时存储参数、梯度和优化器状态——一个使用AdamW微调的70B模型在整个集群中需要超过500 GB的显存。对于如此规模的训练，连接在一起的H100或H200 SXM节点通过NVSwitch连接，是行业标准，提供所需的原始计算能力和NVLink带宽，以确保所有GPU都能充分供能。
推理工作负载对 FLOPS 的关注较少，更关注内存容量和带宽。一个量化的 70B 模型在 INT4 下大约需要 40 GB——意味着 H200 可以轻松承载，同时配备两块通过 NVLink Bridge 连接的 RTX PRO 6000 Blackwell 显卡也能实现相同的性能。对于高吞吐量的推理服务，H200 的 4.8 TB/s 带宽即使在并发请求批次下也能保持低延迟。
本地工作站应用场景——研究、创意AI、本地LLM聊天、图像生成、视频合成——由RTX PRO 6000 Blackwell（96 GB）、RTX 5090（32 GB）或A100（40/80 GB）根据模型大小需求提供良好的支持。RTX 4090仍然是运行量化模型（低于24 GB）用户的最具价格竞争力的选择。
多节点 NVSwitch 集群。对大规模预训练和完整微调来说是强制性的。
高带宽内存对长上下文服务至关重要。工作站对之间的NVLink桥接。
32–80 GB 适用于量化服务。强大的 INT8 吞吐量。
带有最多VRAM的PCIe卡。运行34B模型，无量化。提供ECC以确保可靠性。
高CUDA核心数+高速GDDR7带宽，理想用于扩散推断。
子75 W TDP。单槽或低矮型号。密集机架部署。
ECC内存、经过认证的驱动程序、用于3D/CAD/模拟的大型帧缓冲区。
GB200在单个包装中配备两个Blackwell GPU芯片，通过NVLink-C2C连接，带宽为1.8 TB/s — 完全消除了处理单元之间的PCIe瓶颈。
新的 FP4 精度模式在推理工作负载中提供高达 2 倍的 FP8 处理能力。通过 NVIDIA 的微缩格式（MXFP4）保持准确性。
与Hopper相比，扩展带宽翻倍——每个GPU双向1.8 TB/s。对将72个Blackwell GPU连接成一个逻辑单元的NVL72机架配置至关重要。
专用的可靠性、可用性和服务能力引擎，用于预测硬件故障——减少生产推理集群中的计划外停机时间。
用于GPU工作负载的硬件隔离TEE（可信执行环境）。实现安全运行专有模型和敏感推断在共享云基础设施中。
96 GB GDDR7 ECC，标准PCIe双槽形式。工作站级别的可靠性与数据中心级别的内存容量。服务器版不带显示输出。
GeForce RTX 5090 推出 Blackwell 进入消费者和专业用户市场。基于 GB202 芯片，配备 21,760 个 CUDA 核心和 32 GB 的 GDDR7 显存，带宽达 1,792 GB/s，是最强大的单个 GPU，适用于标准台式机。对于需要本地推断和实验、无需云端费用的 AI 研究人员和开发人员，RTX 5090 是务实的选择。
RTX PRO 6000 Blackwell 采用了一种根本不同的方法：NVIDIA 并非最大化消费者游戏性能，而是设计了一个配备 96 GB ECC GDDR7 内存的工作站 GPU——这超过了任何前一代 PCIe GPU 的容量。服务器版和 Max-Q 工作站版分别适用于机架式部署和移动部署。两张 RTX PRO 6000 通过 NVLink Bridge 连接，可以提供 192 GB 共享内存——足以运行未量化的 70B 参数模型。
对于无法或不愿在云端运行所有工作负载的工作室、研究实验室和AI初创公司，Blackwell工作站系列彻底改变了局势。专有模型留在本地。推理延迟降低。数据主权得到保障。前期硬件成本通过云端推理账单的摊销得以抵消，否则这些账单会无限期累积。