达拉斯显卡云 VM（vGPU）：RTX4090 虚拟化算力按需切分
云数方舟在美国达拉斯（Dallas）节点提供的 显卡云 VM（vGPU），并非独立的物理服务器，而是基于 美国 GPU 服务器（达拉斯物理 GPU / vGPU） 中 8 卡 RTX4090 物理机的虚拟化切分资源。与整机租用不同，显卡云 VM 允许按业务需求申请特定规格的 vCPU、内存、系统盘与显存，适合开发调试、轻量推理、图形可视化与短期算力试用，避免小业务占用整台 8 卡物理机造成的资源浪费。
| 项目 | 达拉斯显卡云 VM（vGPU）典型规格参考 |
|---|---|
| 节点 | 🇺🇸 美国达拉斯（T3+ 智算机房，10Gbps 国际带宽） |
| 宿主机底座 | 2×AMD EPYC 7702 / Intel P8136 + 1T–2T ECC + 19.2T NVMe + 8×RTX4090 24G |
| vCPU | 4 / 8 / 16 / 32 核（基于 EPYC 物理核切分，非超卖） |
| 内存 | 16GB / 32GB / 64GB / 128GB DDR4 ECC |
| 系统盘 | 100GB / 200GB / 500GB SSD（高性能云盘） |
| 数据盘 | 可选 500GB–2TB NVMe（高性能，按需挂载） |
| GPU / 显存 | vGPU 切片，对应 RTX4090 部分算力与显存（如 1/4、1/2、全卡） |
| 网络 | 1Gbps 共享国际带宽，附 IPv4 |
| 防御 | 可配合 高防 IP 解决方案 引流清洗 |
| 适用场景 | AI 模型开发调试、轻量推理 API、图形工作站、短期训练验证、教学演示 |
※ 达拉斯节点仅物理 GPU 与 vGPU 显卡云 VM，无大带宽独立服务器；vGPU 基于 RTX4090 物理卡虚拟化，非 H100/H200；具体规格与库存以 达拉斯显卡云 VM（vGPU） 页面为准。
在技术实现上，云数方舟采用 GPU 虚拟化方案，将单张 RTX4090 24G 显存按业务需求切分为多个 vGPU 实例，每个实例独占分配的显存与部分 CUDA Core，避免多租户互相抢占。这里说的“虚拟化切分”，这个是指在一张物理 4090 上，通过虚拟化层把显存和算力按比例划成多个“小显卡”，每个小显卡看起来就像一台独立显卡云服务器。 相比整卡租用，vGPU 的性价比在开发与测试场景尤为突出：开发者可用 1/4 卡规格完成代码调试、Prompt 验证与管线跑通，待模型稳定后再迁移至 达拉斯 8卡 RTX4090 物理机 做批量训练。
网络层面，达拉斯显卡云 VM 与物理 GPU 共用 10Gbps 国际带宽出口，到全美与欧洲路由稳定，适合面向北美用户的轻量推理服务。若业务存在 CC 攻击或 SYN Flood 风险，可在前端叠加 高防 IP 解决方案，将清洗后的干净流量回源至显卡云 VM，保障开发环境与推理接口的稳定性。对于需要合规驻留的数据，可将持久化存储挂载至 新加坡独立服务器（E3 / E5-2660 系列），达拉斯仅保留计算层，符合跨境数据最小化原则。
目前达拉斯显卡云 VM 已在 cloud-dalusa-gpu.html 开放按需选购，支持小时/日/月计费，适合短期项目与弹性算力需求。对于长期高负载训练，云数方舟仍建议使用物理 GPU 整机，以获得完整的 PCIe 带宽与显存一致性。
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