產品優勢
評估維度 | 公有雲 | TAKI Cloud (企業首選) |
|---|---|---|
成本預測性 | 依使用量浮動，預算難以精準控管，不易預測 | 固定月費模式，財務計畫透明穩定，高度可預測 |
部署彈性 | 需自行處理複雜的網路與權限配置 | 預裝 AI 運行環境，支援快速上線 |
資料傳輸 | 隨數據量產生額外外網流量費 | 內網高速傳輸，無隱藏流量費用 |
硬體風險 | 需自行面對硬體更新與折舊風險 | 免除設備折舊與維護風險，由專家代管 |
企業無需承擔 GPU 汰換週期短、硬體折舊以及設備過時的風險。所有基礎設施升級、電力維護與冷卻系統，均由 TAKI Cloud 專業團隊負責，確保每一分預算都花在核心業務的成長上。
很多企業其實已經知道 AI 可以帶來效率提升或新的商業機會，但真正卡住的不是技術，而是「第一步要怎麼走」。 不確定該選哪種 GPU、不知道模型跑不跑得動、也不清楚成本會不會失控，這些不確定性讓專案一直停在評估階段。 我們常見的情況是：不是沒有需求，而是缺少一個能把需求轉成可執行方案的起點。
不同 AI 模型對顯存、運算能力需求差異很大，很多人一開始就卡在選型，不知道該從 RTX 4090 還是 A100 開始評估。
常見問題是模型載不進 GPU 或推論速度過慢，導致整個專案卡住，最後只能重新升級硬體配置，增加額外成本。
GPU 主機單價高，一旦選錯規格，不但浪費預算，還可能影響整個 AI 專案進度與 ROI。
很多人只看 GPU，不看網路與架構，導致 API 或多人使用時頻寬不足，服務延遲或不穩定。
不同用途對 GPU 的需求差異很大，例如 Chatbot 與圖片生成在顯存與運算模式上完全不同。我們會先了解你要做的是客服、內部系統還是對外服務，避免一開始就走錯方向。
根據你使用的模型（例如 7B、13B、70B）來評估需要多少 GPU 顯存與運算能力，確保模型可以順利運行，同時避免過度配置造成成本浪費。
綜合用途、模型與預算，快速幫你從眾多 GPU 選項中縮小到最適合的方案，讓你不用自己研究複雜規格就能直接開始部署。
規格 | CPU | RAM | Storage | Network In / Out | Transfer | Price價格/月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
A100-80GB x1 M型 | 14 vCPU | 120 GB | 100 GB | 10M / 10M(頻寬可加購) | 不限 | $ 36,800 NTD | 立即購買 |
規格 | CPU | RAM | Storage | Network In / Out | Transfer | Price價格/月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
RTX4000 Ada x1 S型 | 4 vCPU | 16 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 11,200 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x1 M型 | 8 vCPU | 32 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 14,280 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x1 L型 | 16 vCPU | 64 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 20,420 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x1 X型 | 32 vCPU | 128 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 32,710 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x2 S型 | 8 vCPU | 32 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 22,400 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x2 M型 | 16 vCPU | 64 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 28,550 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x2 MHS型 | 16 vCPU | 64 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 31,750 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x4 S型 | 32 vCPU | 128 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 63,240 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x4 M型 | 48 vCPU | 196 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 76,290 NTD | 立即購買 |
規格 | CPU | RAM | Storage | Network In / Out | Transfer | Price價格/月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
RTX4000 Ada x1 S型 | 4 vCPU | 16 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 11,200 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x1 M型 | 8 vCPU | 32 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 14,280 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x1 L型 | 16 vCPU | 64 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 20,420 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x1 X型 | 32 vCPU | 128 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 32,710 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x2 S型 | 8 vCPU | 32 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 22,400 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x2 M型 | 16 vCPU | 64 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 28,550 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x2 MHS型 | 16 vCPU | 64 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 31,750 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x4 S型 | 32 vCPU | 128 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 63,240 NTD | 立即購買 |
RTX4000 Ada x4 M型 | 48 vCPU | 196 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 76,290 NTD | 立即購買 |
規格 | CPU | RAM | Storage | Network In / Out | Transfer | Price價格/時 | Price價格/月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
RTX4000 Ada x1 S型 | 4 vCPU | 16 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 11,200 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x1 M型 | 8 vCPU | 32 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 14,280 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x1 L型 | 16 vCPU | 64 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 20,420 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x1 X型 | 32 vCPU | 128 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 32,710 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x2 S型 | 8 vCPU | 32 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 22,400 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x2 M型 | 16 vCPU | 64 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 28,550 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x2 MHS型 | 16 vCPU | 64 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 31,750 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x4 S型 | 32 vCPU | 128 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 63,240 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x4 M型 | 48 vCPU | 196 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 76,290 NTD | 立即購買 |
規格 | CPU | RAM | Storage | Network In / Out | Transfer | Price價格/時 | Price價格/月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
RTX4000 Ada x1 S型 | 4 vCPU | 16 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 11,200 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x1 M型 | 8 vCPU | 32 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 14,280 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x1 L型 | 16 vCPU | 64 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 20,420 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x1 X型 | 32 vCPU | 128 GB | 512 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 32,710 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x2 S型 | 8 vCPU | 32 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 22,400 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x2 M型 | 16 vCPU | 64 GB | 1024 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 28,550 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x2 MHS型 | 16 vCPU | 64 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 31,750 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x4 S型 | 32 vCPU | 128 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 63,240 NTD | 立即購買 | |
RTX4000 Ada x4 M型 | 48 vCPU | 196 GB | 2048 GB | 40 Gbps / 16 Gbps | 0 | $ 76,290 NTD | 立即購買 |
GPU | LLM推論 | LLM微調 | 7B tokens/s | 13B tokens/s | 主要用途 | 產品適用 | 預算定位 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
NVIDIA RTX 4000 Ada | 3B–7B | LoRA | 80 | 40 | AI開發 | 輕量 AI 推論、Chatbot、基礎 RAG、小型應用部署 | 入門 / 成本優化方案 |
NVIDIA RTX 4090 24GB | 7B–13B | 13B LoRA | 150 | 80 | AI推論 | AI Chatbot、RAG、Stable Diffusion、7B–13B 推論 | 主流商用方案 |
NVIDIA RTX 4090 48GB | 13B–34B | 34B LoRA | 150 | 90 | LLM API | 高顯存推論、ComfyUI、多工作流生成、13B–34B 模型 | 進階高顯存方案 |
NVIDIA A100 80GB | 34B–70B | 70B | 140 | 90 | AI訓練 | 大模型推論、LoRA 微調、企業級 AI 服務、34B–70B | 企業級高階方案 |
客戶端可從辦公室、分點或資料中心，透過本地網路設備接入受控環境。
所有流量先進入加密隧道，傳輸過程採用 AES-256 等級保護。
流量進入安全閘道後，依白名單、政策與路由規則進行控管，再導向 GPU 私有網路。
GPU 主機、運算資源與應用系統維持在私有子網內，不對公網直接開放。
項目 | TAKI GPU 雲端主機 | 自行管理 GPU 伺服器 |
|---|---|---|
靈活性 | · 讓您可輕鬆建立一個或多個 GPU 雲端主機。 · 支援不同 vCPU 數量和記憶體大小的主機類型線上更改，包括雲端主機類型升級和降級。 · 提供可調整之頻寬。 | · 需要延長訂閱期限 · 具有不可更改的配置。 · 需要一次性訂購不可調整的出站頻寬。 |
方便易用 | · 提供線上主控台以便進行網路管理 。 · 平台選擇 OS 系統，OS自動部屬，無需自行安裝。 | · 不提供線上管理工具，需要人手管理維護。 · 需要自帶作業系統，自行安裝、更換。 · 必須人手準備並安裝作業系統。 |
災後恢復和備份 | · 每項數據儲存三份副本，當一份副本損壞時，數據可被快速修復 。 · 硬體故障可以快速自動恢復。 | · 必須人手搭建災後恢復環境，使用昂貴的傳統儲存裝置。 · 必須人手修復損毀的數據。 |
前期成本 | · 支援訂閱和隨用隨附兩種計費方式，您可根據需求選擇合適的計費方式 。 · 無需大量前期投入即可自選購買資源。 | · 需要先付費購買資源，以滿足高峰時段的配置需求。 · 前期投入較大，造成資源浪費。 |
買錯風險 | 可先評估再選型 | 高 |
GPU 雲端主機是基於圖形處理單元（GPU）的伺服器類型，主要協助您在人工智慧中實現資源的靈活分配、彈性擴展、算力的提升以及成本的控制。GPU 雲端主機擅長深度學習、視訊編解碼、視訊處理、科學計算、圖形視覺化、線上遊戲等場景的應用。
AI Server 可以先簡單理解成「讓 AI 模型實際運作的 GPU 主機」。如果你想做 AI Chatbot、公司內部問答系統、圖片生成，或把 AI 做成 API 對外提供服務，背後都需要一台有 GPU 的伺服器來負責推論與運算。差別只是有些人選擇自建，有些人選擇直接租用 GPU 雲端主機。對多數企業來說，重點不是自己研究複雜架構，而是先找到一個能讓 AI 順利跑起來、成本可控、又能快速上線的方案。
這是最常見的問題，也是很多企業一開始最容易卡住的地方。實務上不需要一開始就先決定「我要 RTX 4090 還是 A100」，而是要先釐清三件事：第一，你要做什麼用途，例如 Chatbot、RAG、Stable Diffusion 或模型微調；第二，你的模型大約多大，例如 7B、13B、34B、70B；第三，你的預算範圍是多少。把這三件事講清楚後，就能快速縮小到適合的 1～2 個方案，避免買太大浪費，或買太小導致模型跑不起來。
這些 GPU 雲端主機可用於多種 AI 應用場景，例如 AI Chatbot、RAG 企業知識庫、Stable Diffusion 圖片生成、LLM 推論、LoRA 微調，以及 AI API / SaaS 對外服務。若是較入門或成本敏感的應用，通常可從 NVIDIA RTX 4000 Ada 或 RTX 4090 24GB 開始；若有更高顯存需求，例如較大模型推論、多工作流圖像生成或企業級 AI 服務，則可往 RTX 4090 48GB 或 A100 80GB 評估。重點不是單看 GPU 型號，而是看你的應用型態、模型大小與是否需要長時間穩定運行。
不是。TAKI Cloud 提供的是 AI 算力租用、GPU 雲端主機與技術支援服務，目的是讓企業或團隊可以部署 AI 應用、做模型推論、微調或系統上線。我們不提供任何算力投資、保證收益、分潤、套利、挖礦或轉租獲利模式，也不會以「保證賺錢」作為銷售方式。若你的需求是企業導入 AI、建立 AI 服務或租用 GPU 資源，這會是合適的服務；若是以投資收益為目的，則不在服務範圍內。
會，而且很多人一開始只注意 GPU，卻忽略了頻寬、流量與整體網路架構。若你的 AI 只是內部少數人使用，頻寬壓力可能不大；但如果要對外提供 API、多人同時使用、串接網站或 App，頻寬就會明顯影響回應速度與穩定度。常見狀況是 GPU 本身夠用，但因為網路沒有先規劃好，導致服務延遲高、尖峰時段卡頓，甚至影響使用體驗。所以在評估 GPU 時，最好同時把頻寬、流量與是否有對外服務需求一起納入。
很抱歉，我們 TAKI GPU 雲端主機不支援安卓模擬器。
CPU 或中央處理單元是一種硬體元件，它是伺服器中的核心運算單元。 它可處理執行操作系統和應用程式所需的所有類型的運算任務。 圖形處理單元 (GPU) 是類似的硬件元件，但更專業。 相較於一般 CPU，它能夠更有效地處理平行執行的複雜數學運算。 雖然 GPU 最初是為處理遊戲和動畫中的圖形翻譯任務而建立，但現在其用途遠遠超出這種情況。
GPU 與 CPU 的比較如下表所示：
對比項目 | GPU | CPU |
算術運算單元（ALU） | 擁有大量擅長處理大規模並發計算的算術運算單元（ALU）。 | 擁有強大的算術運算單元（ALU），但數量較少。 |
邏輯控制單元 | 擁有相對簡單的邏輯控制單元。 | 擁有複雜的邏輯控制單元。 |
緩存快取 | 擁有很少的緩存，且緩存用於服務線程，而不是用於保存訪問的資料。 | 擁有大量的快取結構，能夠將資料保存至緩存，從而提高存取速度，降低延遲。 |
回應方式 | 需要將全部任務整合後，再進行批次處理。 | 即時響應，單一任務的響應速度較高。 |
應用場景 | 適用於運算密集，相似度高，且多執行緒並行的高吞吐量運算場景。 | 適用於對響應速度有要求，且邏輯複雜的串列運算場景。 |
電腦圖形和動畫的出現，產生了 CPU 根本沒有設計進行處理的首個運算密集型工作負載。 例如，電玩遊戲動畫需要應用程式處理資料，以顯示數千個像素，每個像素都有自己的色彩、光線強度和移動。 當時 CPU 上的幾何數學計算造成效能問題。
硬體製造商開始認識到，卸載常見的多媒體導向任務可減輕 CPU 並提高效能。 如今，相較於 CPU，圖形處理單元 (GPU) 工作負載可更有效地處理多個運算密集型應用程序，例如機器學習和人工智能。
功能
CPU 與 GPU 之間的主要區別在於其功能。 服務器無法在沒有 CPU 的情況下執行。 CPU 會處理服務器上所有軟件正確執行所需的所有任務。 另一方面，GPU 支援 CPU 來執行平行計算。 GPU 可更快地完成簡單且重複的任務，因為它可以將任務分解為更小的元件以及平行完成任務。
設計
GPU 透過多個核心或算法邏輯單元 (ALU)，在並行處理中表現出色。 GPU 核心的功能不如 CPU 核心，而且記憶體較少。 雖然 CPU 可在不同的指令集之間快速切換，但 GPU 只需大量相同的指令，並以高速推送它們。 因此，GPU 功能在平行運算中發揮著重要作用。
差異範例
為了更好地理解，請考慮以下類比。 CPU 就像一間大餐廳的主廚，必須確保數百個漢堡被翻轉。 即使主廚可以親自做到，這也並非以最佳方式利用時間。 當主廚完成這項簡單但耗時的任務時，所有廚房操作可能會停止或減慢速度。 為了避免這種情況，主廚可使用平行翻轉幾個漢堡的初級助理。 GPU 則更像是擁有十隻手的初級助理，可在 10 秒內翻轉 100 個漢堡。
當您執行指令 nvidia-smi 無法找到 GPU 顯示卡時，通常是因為您的 GPU 雲端主機未安裝或未成功安裝 NVIDIA 驅動。 請根據您所購買的 GPU 雲端主機規格選擇對應的操作指引來安裝驅動，具體說明如下：
如果您購買的是 GPU 雲端主機，請務必安裝 GRID 驅動程式。 如需具體操作，請參閱在 GPU 雲端主機中安裝 GRID 驅動程式（Linux）或在 GPU 雲端主機中安裝GRID驅動程式（Windows）。
更多驅動安裝場景及操作指引，請參閱 NVIDIA 驅動安裝指引。
不同作業系統的 GPU 雲端主機，查看GPU顯示卡資訊的操作有所區別，說明如下：
您執行指令 nvidia-smi 查詢到的 CUDA 版本代表您的 GPU 雲端主機能夠支援的最高 CUDA 版本，並不代表您建立GPU 雲端主機時所選擇的 CUDA 版本。
問題現象：使用 GPU 時出現 GPU 掉卡現象，例如在 Linux 系統上使用 GPU 時，出現 GPU 卡啟動失敗的錯誤提示。 執行 sh nvidia-bug-report.sh 指令後，在產生的日誌中，可以看到 Xid 119 或 Xid 120 錯誤訊息。 以 Xid 119 錯誤頁面為例，顯示如下：
可能原因：造成上述問題的原因可能是 GPU 的 GSP（Graphics Services Processor）元件運作狀態異常。 目前，NVIDIA 並未提供某個驅動版本來徹底解決該類問題，因此建議您關閉 GSP 功能後再使用 GPU 卡。 更多資訊，請參考 NVIDIA Common XID Errors。
解決方案：
1.登入 GPU 雲端主機。
具體操作，請參閱透過密碼或金鑰認證登入 Linux 雲端主機。
2.執行以下指令，關閉 GPU 的 GSP 元件。
echo options nvidia NVreg_EnableGpuFirmware=0 > /etc/modprobe.d/nvidia-gsp.conf3.重啟 GPU 雲端主機。
具體操作，請參閱重啟主機。
4.再次登入 GPU 雲端主機。
5.執行以下指令，查看 EnableGpuFirmware 參數值。
cat /proc/driver/nvidia/params | grep EnableGpuFirmware:如果回傳結果是 EnableGpuFirmware:0，表示 GPU 的 GSP 元件關閉，問題已修復。
說明
只要 EnableGpuFirmware:0，執行 nvidia-smi 檢查 GPU 卡狀態時，其回傳結果肯定是正常的。
如果回傳結果不是 EnableGpuFirmware:0，表示 GSP 元件沒有關閉，請繼續執行下一步。
6.執行以下指令，確認 NVIDIA GPU 卡是否正常。
nvidia-smi如果傳回結果異常，表示 NVIDIA GPU 卡仍有問題，請聯絡 TAKI 客服運維技術人員進行關機遷移操作。
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