达拉斯 GPU 服务器：RTX4090 / H100 / H200 8卡与 vGPU 架构解析
云数方舟在美国达拉斯（Dallas）节点仅部署物理GPU服务器与vGPU（显卡云VM），不提供大带宽独服产品。达拉斯GPU集群围绕AI训练、科学计算、大规模推理与渲染构建，核心特征是8卡满配、NVLink/SXM5互联、全闪NVMe存储与10Gbps+国际带宽。
| 项目 | 达拉斯GPU实配（官网在售） |
|---|---|
| 节点 | 🇺🇸 美国达拉斯（T3+ 智算机房，国际BGP） |
| CPU | 2×AMD EPYC 7702（128核256T）/ Intel P8136（16–64核，依档位） |
| 内存 | 最高 19.2T 对应机型配大容量 DDR4/DDR5 ECC（依CPU平台而定） |
| GPU（物理机） |
NVIDIA RTX4090 24G ×8（涡轮，PCIe4.0） NVIDIA RTX5090 ×8 NVIDIA H100 80G SXM5 ×8（NVLink 4.0） NVIDIA H200 141G ×8（SXM5，HBM3e） |
| 硬盘 | 19.2T NVMe SSD（全闪阵列，高IOPS Checkpoint读写） |
| 带宽 | 10Gbps 国际带宽（不限流或大额包） |
| vGPU / 显卡云VM | 达拉斯显卡云：RTX4090 1–8卡虚拟化实例，vCPU/RAM按档，100M–10Gbps |
| 适用 | LLM训练/微调、Stable Diffusion集群、分子动力学、渲染农场 |
※ 达拉斯无E5独服/无大带宽产品，全部为GPU物理机与vGPU；配置以 达拉斯GPU 当期库存为准。
在架构设计上，达拉斯RTX4090 8卡主要面向高并发推理与视觉生成，24G显存通过PCIe4.0互联，适合长上下文KV Cache与多会话并发；H100/H200则采用SXM5封装与NVLink 4.0，显存带宽分别达3.35TB/s与4.8TB/s，是千亿参数训练、万亿Token语料预处理的主力。19.2T NVMe的引入，解决了大规模Checkpoint频繁落盘时的I/O瓶颈，避免GPU等待数据导致的算力空转。
vGPU（显卡云VM）是达拉斯节点的补充形态：基于物理RTX4090切割为1–8卡实例，支持开发测试、教学实训与中小规模推理，资源隔离通过Hypervisor层实现，避免多租户互相抢占显存。对于从实验走向生产的团队，云数方舟通常建议先用达拉斯vGPU验证管线，再迁移至同机房物理8卡机跑全量训练，降低前期硬件锁定风险。
需要区分的是，达拉斯与洛杉矶/圣何塞的定位不同：达拉斯=纯GPU算力，洛杉矶/圣何塞=独服+大带宽+部分GPU（洛杉矶仅RTX4090 8卡）。在做全球AI基础设施规划时，常以达拉斯为训练中心，洛杉矶RTX4090为推理边缘，通过 高防IP 与内网策略保护算力入口。
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