CUDA 12
预装 CUDA 12.4/12.6 + cuDNN。启动后 ssh 进入，运行 nvidia-smi。
RTX 4090 · RTX 5090 · H100 SXM5 · CUDA 12
匿名离岸 GPU AI 托管 免KYC
NVIDIA RTX 4090、RTX 5090 及 H100 SXM5 GPU 服务器，适用于 AI 训练、推理、图像与视频生成。预装 CUDA 12 与 cuDNN，以及 PyTorch / ComfyUI / Ollama 镜像预设，ssh 直连即用。H100 层级搭载 Threadripper Pro 宿主机，提供完整 PCIe Gen 5 通道数。在 4 个离岸司法管辖区可用，无 KYC，支持含 Monero 在内的 8 种加密货币支付。
每台 GPU 服务器均含
- NVIDIA 硬件，完整直通
- CUDA 12 + cuDNN 预装
- Threadripper / Ryzen 9 宿主机
- NVMe SSD & DDR5
- 60 秒部署
- 支持 8 种加密货币，含 Monero
无需KYC
仅限加密货币
CUDA 12
纯净 IP
完整Root权限
Monero accepted
全部 GPU 方案
按地区选择 GPU 方案
所有司法管辖区使用相同 NVIDIA 硬件，所有方案均提供无限带宽。定价因地区而异——Iceland 碳排放最低，Moldova 价格最优。
冰岛 言论自由港
| 方案 | GPU | VRAM | CPU | 内存 | NVMe | 带宽 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IS-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 无限 | $146.50/mo | 订单 |
| IS-M 热门 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 无限 | $234.50/mo | 订单 |
| IS-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 无限 | $906.00/mo | 订单 |
| IS-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 无限 | $1714.50/mo | 订单 |
摩尔多瓦 经济型离岸
| 方案 | GPU | VRAM | CPU | 内存 | NVMe | 带宽 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MD-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 无限 | $122.00/mo | 订单 |
| MD-M 热门 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 无限 | $195.50/mo | 订单 |
| MD-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 无限 | $832.50/mo | 订单 |
| MD-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 无限 | $1567.50/mo | 订单 |
罗马尼亚 反数据留存
| 方案 | GPU | VRAM | CPU | 内存 | NVMe | 带宽 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RO-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 无限 | $132.00/mo | 订单 |
| RO-M 热门 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 无限 | $210.00/mo | 订单 |
| RO-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 无限 | $857.00/mo | 订单 |
| RO-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 无限 | $1616.50/mo | 订单 |
荷兰 最佳对等互联
| 方案 | GPU | VRAM | CPU | 内存 | NVMe | 带宽 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NL-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 无限 | $136.50/mo | 订单 |
| NL-M 热门 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 无限 | $220.00/mo | 订单 |
| NL-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 无限 | $881.50/mo | 订单 |
| NL-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 无限 | $1665.50/mo | 订单 |
GPU 托管在上线时提供 4 个司法管辖区（Iceland、Netherlands、Romania、Moldova）。Russia 因 NVIDIA 出口制裁被排除；Switzerland 和 Panama 目前仅提供 Linux 方案。
每台 GPU 服务器标配
60 秒部署
从付款到 nvidia-smi 输出，60 秒内完成。
NVMe SSD
最高 4 TB NVMe SSD，搭配 DDR5 内存，实现快速数据集 I/O。
SSH + Jupyter
完全 root SSH，以及预绑定在 8888 端口、使用令牌认证的 JupyterLab。
用例
GPU AI 主机的用途
LLM 微调与推理
在 H100 上使用 LoRA / QLoRA / 全量微调对 Llama、Mistral、Qwen、DeepSeek 进行微调。或使用 vLLM / TGI / Ollama 进行自托管推理，用于生产模型服务。
图像生成
使用 ComfyUI 或 Forge 运行 Stable Diffusion、FLUX.1、SDXL。训练自己的 LoRA，大规模批量生成，或自托管推理端点。
AI 视频生成
OpenSora、CogVideoX、Wan-2.1、AnimateDiff。视频生成需要充足 VRAM — 从 RTX 5090（32 GB）或 H100（80 GB）起步。
生产推理
在您自己的 API 后端部署微调模型。成本可预测，无按 token 计费，数据不离开您的司法管辖区。含 JupyterLab + FastAPI。
一键部署
预装 AI 模板
下单时勾选任意模板，GPU 服务器启动时即完成安装、配置并通过 systemd 启动。在下方添加预下载模型，跳过 HuggingFace 30-60 分钟的下载等待。
LLM 推理
vLLM (OpenAI-compatible)
生产级 LLM 推理服务，支持连续批处理和分页注意力（paged attention）。提供与 OpenAI SDK 兼容的 /v1/completions 接口。
LLM 推理
Ollama + Open WebUI
自托管的 ChatGPT 风格网页界面。拉取 Ollama 原生的量化权重，是“在浏览器里和自己的 LLM 对话”的最简单方式。
LLM 推理
text-generation-webui (Oobabooga)
基于 Gradio 的界面，支持多种后端——Transformers、ExLlamaV2、llama.cpp、AWQ、GPTQ。高级用户对比各种量化方案的首选。
LLM 推理
HuggingFace TGI
HuggingFace Text Generation Inference——生产级推理服务器，支持流式输出 token、张量并行和分页注意力。
微调
Axolotl (LLM finetuning)
通过 YAML 配置驱动微调。支持 LoRA、QLoRA、全量微调、DPO、ORPO。已预先克隆到 /opt/axolotl，并附带 Llama / Qwen / Mistral 的入门配置。
微调
Unsloth (2× faster finetune)
借助自研 Triton 内核，微调速度提升 2 倍、显存占用减少 70%。非常适合在 RTX 4090 上低成本训练。预装于 /opt/unsloth。
微调
LLaMA-Factory
基于网页界面的微调平台，支持 SFT / RLHF / DPO / KTO。适合想通过界面完成微调、不写代码的用户入门。
图像生成
ComfyUI + FLUX.1
节点式图像生成界面，内置 FLUX.1-schnell 和 Kontext 工作流。面向高级用户的图像生成流水线。
图像生成
Automatic1111 + SD 3.5
最主流的 Stable Diffusion 网页界面。Stable Diffusion 3.5 加上丰富的扩展生态，civitai 用户上手即熟悉。
图像生成
Forge (faster A1111)
针对 FLUX 优化的 A1111 分支，采样更快、显存占用更低。Auto1111 用户可直接替换使用。
图像生成
Kohya SS (LoRA training)
用于训练 Stable Diffusion / FLUX LoRA、DreamBooth 和文本反演的图形界面。在 RTX 4090 上 30–90 分钟即可训练出自定义风格的 LoRA。
AI 视频
ComfyUI + Wan 2.2 / HunyuanVideo
预装视频生成工作流的 ComfyUI——Wan 2.2 T2V、HunyuanVideo、LTX-Video。720p 下要获得可用速度需 40 GB 以上显存。
AI 视频
ComfyUI Video Lite (CogVideoX / LTX)
轻量级视频工作流——CogVideoX-5B、Wan 2.1 1.3B、LTX-Video。单张 RTX 4090 即可运行。
音频
Whisper Large v3 Turbo server
OpenAI Whisper Large v3 Turbo，采用 faster-whisper 后端，通过 /transcribe HTTP 接口提供服务。比 v3 快 8 倍，支持 99 种语言，在任何 GPU 上都能实时转写。
音频
TTS server (Kokoro + CSM-1B)
多模型语音合成接口，提供 Kokoro 82M（54 种音色、8 种语言）和 Sesame CSM-1B（带上下文的对话式语音）。支持 REST 和 WebSocket 流式传输。
Notebooks & 开发
JupyterLab + PyTorch baseline
始终预装。PyTorch 2.5 + CUDA 12.4 + Transformers + diffusers + accelerate + bitsandbytes + xformers + flash-attn，通用的 AI 开发基础环境。
Notebooks & 开发
code-server (VSCode in browser)
在浏览器中运行的 VSCode，完整支持 Python、IPython 和扩展。适合偏好 IDE 而非笔记本的用户。
在同一 GPU 上组合多个技术栈——部署脚本自动解决依赖冲突并分配不冲突的端口。
跳过下载
预下载开放权重模型
下单时勾选所需模型，登录前即已缓存至 /root/.cache/huggingface。🔒 受限模型（Llama、Mistral、Gemma、FLUX-dev、SD 3.5）需要您的 HuggingFace Token（下单时一并填写）。
| 模型 | HuggingFace | 大小 | 最低 VRAM | 最低 GPU 档位 | 类型 |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B Instruct 🔒 受限 | meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct |
140 GB | 160 GB | GPU-L | LLM |
| Qwen3 32B | Qwen/Qwen3-32B |
64 GB | 80 GB | GPU-L | LLM |
| Qwen3 14B | Qwen/Qwen3-14B |
28 GB | 32 GB | GPU-S | LLM |
| Qwen3 8B | Qwen/Qwen3-8B |
16 GB | 20 GB | GPU-S | LLM |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B |
64 GB | 80 GB | GPU-S | LLM |
| DeepSeek-R1 Distill Llama 70B | deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B |
140 GB | 160 GB | GPU-S | LLM |
| Mistral Small 3.2 24B (multimodal) | mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 |
48 GB | 60 GB | GPU-S | LLM |
| Gemma 3 27B (multimodal) 🔒 受限 | google/gemma-3-27b-it |
54 GB | 64 GB | GPU-L | LLM |
| Gemma 3 12B (multimodal) 🔒 受限 | google/gemma-3-12b-it |
24 GB | 28 GB | GPU-S | LLM |
| Phi-4 (14B) | microsoft/phi-4 |
28 GB | 32 GB | GPU-S | LLM |
| Phi-4 Mini Instruct (3.8B) | microsoft/Phi-4-mini-instruct |
8 GB | 10 GB | GPU-S | LLM |
| FLUX.1 [dev] 🔒 受限 | black-forest-labs/FLUX.1-dev |
24 GB | 24 GB | GPU-S | 图像 |
| FLUX.1 [schnell] | black-forest-labs/FLUX.1-schnell |
24 GB | 24 GB | GPU-S | 图像 |
| FLUX.1 Kontext [dev] (image editing) 🔒 受限 | black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev |
24 GB | 24 GB | GPU-S | 图像 |
| Stable Diffusion 3.5 Large 🔒 受限 | stabilityai/stable-diffusion-3.5-large |
16 GB | 18 GB | GPU-S | 图像 |
| Stable Diffusion 3.5 Medium 🔒 受限 | stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium |
5 GB | 10 GB | GPU-S | 图像 |
| HiDream-I1 Full | HiDream-ai/HiDream-I1-Full |
34 GB | 40 GB | GPU-S | 图像 |
| Wan 2.2 T2V A14B | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B |
28 GB | 40 GB | GPU-S | 视频 |
| Wan 2.1 T2V 1.3B (low VRAM) | Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B |
3 GB | 8 GB | GPU-S | 视频 |
| HunyuanVideo 1.5 (8.3B) | tencent/HunyuanVideo-1.5 |
17 GB | 24 GB | GPU-S | 视频 |
| LTX-Video 0.9.8 13B | Lightricks/LTX-Video |
26 GB | 24 GB | GPU-S | 视频 |
| CogVideoX-5B | zai-org/CogVideoX-5b |
10 GB | 16 GB | GPU-S | 视频 |
| Whisper Large v3 Turbo | openai/whisper-large-v3-turbo |
2 GB | 4 GB | GPU-S | 音频 |
| Whisper Large v3 | openai/whisper-large-v3 |
3 GB | 6 GB | GPU-S | 音频 |
| Kokoro 82M (TTS) | hexgrad/Kokoro-82M |
1 GB | 2 GB | GPU-S | 音频 |
| Sesame CSM-1B (conversational TTS) | sesame/csm-1b |
2 GB | 6 GB | GPU-S | 音频 |
| Stable Audio Open 1.0 🔒 受限 | stabilityai/stable-audio-open-1.0 |
3 GB | 8 GB | GPU-S | 音频 |
大小为 FP16 权重。RTX 4090（24 GB VRAM）运行 70B 模型时，AWQ 量化版本将并行自动下载。
横向对比
AnonPort vs Vast.ai · RunPod · Paperspace · Lambda Labs · TensorDock
纯加密货币结账、原生 Monero、仅 Token 注册、预装 AI 技术栈、预下载 HuggingFace 模型、加密 HF Token、自动 Let's Encrypt 端点、无限带宽及冰岛 100% 可再生能源——查看"AnonPort"那行，自行判断。
| 功能 | AnonPort | Vast.ai | RunPod | Paperspace | Lambda | TensorDock |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 纯加密货币结账 | ✅ 8 coins | ⚠️ BTC | ⚠️ Gateway | ❌ | ❌ | ⚠️ BTC/ETH/USDT |
| 原生 Monero (XMR) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 无 KYC，无需邮箱注册 | ✅ Token-only | ⚠️ Email + ID for trust | ⚠️ Email + payment | ❌ Full KYC | ❌ Enterprise KYC | ⚠️ Email + light KYC |
| 预装 AI 技术栈 | ✅ 17 templates | ⚠️ Docker BYO | ✅ 100+ | ⚠️ Notebooks only | ⚠️ Lambda Stack only | ⚠️ Docker BYO |
| 下单时预下载模型 | ✅ 27 models | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 下单时提交 HuggingFace Token | ✅ Encrypted, used once | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 下单时提交 SSH 密钥 | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ✅ | ⚠️ |
| 自动关机计时器 | ✅ 6h-7d | ✅ | ⚠️ Spot only | ❌ | ❌ | ❌ |
| 公共 HTTPS 端点（Let's Encrypt） | ✅ Auto | ⚠️ Manual | ✅ Pods | ✅ | ❌ | ⚠️ Manual |
| 无限带宽 | ✅ | ⚠️ Per host | ⚠️ Capped | ⚠️ Capped | ⚠️ Capped | ⚠️ Per host |
| 可再生能源数据中心 | ✅ Iceland 100% geo+hydro | ❌ Variable | ⚠️ US grid | ⚠️ US grid | ⚠️ US grid | ⚠️ Variable |
| 离岸司法管辖 | ✅ IS / NL / RO / MD | ❌ Distributed P2P | ❌ US-centric | ❌ US | ❌ US-only | ⚠️ Multi-region |
| 沙盒演练模式 | ✅ ?dry_run=1 | ⚠️ Trial credit | ⚠️ Limited | ⚠️ Free GPU tier | ❌ | ❌ |
| AI 代理 / MCP 优先 | ✅ MCP + REST + x402 | ⚠️ REST | ⚠️ REST | ⚠️ REST | ⚠️ REST | ⚠️ REST |
| 入门款 RTX 4090 / 月 | $122.00 | ~$216 spot | ~$396 on-demand | n/a | n/a | ~$252 spot |
比较数据来源于竞争对手 2026-05 公开定价页面及注册流程。AnonPort 入门款 RTX 4090 = 摩尔多瓦 $122.00/月；竞争对手"现货"价格为同等硬件的平均费率。
常见问题
GPU AI 托管常见问题
01 GPU 是完整硬件直通，还是共享 / vGPU 切片？
完整硬件直通。您独占整块物理 NVIDIA 显卡，直接访问 VRAM — 不是 vGPU 切片，不是时分复用的 MIG 分区。虚拟机内的 nvidia-smi 显示与裸金属宿主机相同的数据。完整驱动访问，完整 CUDA，完整 PyTorch / TensorFlow 栈 — 无 SR-IOV 保留。
02 预装了哪些 CUDA / 驱动版本？
默认镜像：Ubuntu 22.04 + CUDA 12.4 + cuDNN 9 + NVIDIA 驱动 550。其他即用镜像：Ubuntu 24.04 + CUDA 12.6、Ubuntu 22 + PyTorch 2.5、Ubuntu 22 + ComfyUI + Flux、Ubuntu 22 + Ollama + Open WebUI。如需自行安装，也提供原版 Ubuntu / Debian / AlmaLinux / Rocky。您可以随时以完全 root 权限切换驱动版本。
03 我可以在这些 GPU 上运行自己 AI 初创公司的生产推理吗？
可以。我们许多 GPU 客户在 vLLM / TGI / FastAPI 之上运行公共推理 API。GPU 服务器提供完全 root、可预测的月度账单（无按 token 计费意外）及固定的司法管辖区 IP。所有 GPU 方案均提供无限带宽，您可以提供高流量公共端点，无需监控流量计或支付超额费用。
04 为何 Russia 被排除在 GPU 地区之外？
NVIDIA H100、A100 及高端 RTX 显卡（4090 及以上）受美国商务部出口管制（15 CFR Part 744）及欧盟两用品法规约束，禁止运往俄罗斯数据中心。为遵守适用于我们供应链的管制规定，我们不在 Russia 部署这些产品。如果您需要在 Russia 部署离岸 Linux VPS 或独立服务器，这些产品线不受影响。
05 为何 Iceland 被定位为高端 GPU 地区？
Iceland 数据中心 100% 使用可再生地热与水力发电，寒冷的环境温度在持续满载时显著降低了每台 700W H100 机器的冷却开销。最终提供市场上碳排放最低的离岸 GPU 算力。溢价涵盖了 Iceland 较高的数据中心成本与更清洁的能源来源 — 对于 ESG 意识 AI 团队，这是唯一可信的离岸选择。
06 我可以使用多块 GPU 进行分布式训练（DDP / FSDP）吗？
可以 — GPU-XL 层级配备 2× H100 SXM5，通过 NVLink 互联于同一机箱内，非常适合在同一台机器上运行 FSDP / DeepSpeed Zero-3 / DDP。对于多节点训练，您可以在同一数据中心租用多台 GPU-XL 服务器，并通过 10 Gbps 上行链路互联。我们目前不提供 8× H100 集群节点 — 如您的训练规模需要更大容量，请联系我们。
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