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深度学习算力租赁不能只看单张 GPU 的价格，还要结合模型参数规模、显存需求、训练周期、数据规模和并行方式选择资源。本文从小模型试验、中型模型训练和大规模分布式任务三个场景，说明 GPU 类型、实例数量、存储配置、网络条件及成本控制方法。

从显存规划、任务隔离、数据加密、权限控制、备份恢复和供应商评估六个方面，说明如何降低AI训练GPU云主机的显存溢出、数据泄露与误删风险，并给出可执行的配置和运维步骤。

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