这是一个创建于 162 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
作为一支专注于 AI 的小团队，我们和许多开发者一样，在模型训练的道路上饱受算力短缺的困扰。
昂贵的显卡、主流云平台漫长的排队、复杂的环境配置，以及因闲置而不断燃烧的经费，都曾是我们的日常。我们把大量时间浪费在了等待和运维上，而不是真正投入到算法和产品创新中。
我们受够了这种低效。为了彻底解决自己的问题，我们决定打造一个我们心中理想的 GPU 云平台。它必须足够简单、高效、且便宜。
我们如何解决共同的痛点？
我们把所有踩过的坑，都变成了「共绩算力」的核心特性：
-
告别排队，即开即用：我们投入重金储备了千卡级的 RTX 4090/5090 现货。你不再需要为资源排队等待，在浏览器里就能直接进入熟悉的 Jupyter Lab 、VS Code 或 Bash 终端，随时开始工作。
-
只为有效算力付费：我们坚信，一分钱都不该为闲置浪费。因此，我们实现了精确实在的「按秒计费」，关机即停费，开关机过程零费用。RTX 4090 每小时仅需 1.68 元，真正做到用多少、付多少。
-
三分钟上手，专注开发：我们预装了涵盖 PyTorch 、TensorFlow 、ComfyUI 、Stable Diffusion 等在内的主流镜像。你无需再为繁琐的环境配置分心，所有工具开箱即用。
-
数据无忧：我们提供了共享存储卷和 S3 挂载加速功能，让你的数据集、代码和模型权重安全、高效地在不同任务间流转。
我们追求极致的性价比
我们将自己作为第一个用户，围绕开发中最耗费心神的几个环节，做了针对性的优化。我们的目标是在同等价格下，提供最稳定、流畅的体验。
| 维度 | 共绩算力 | 解决了什么问题 |
|---|---|---|
| 可用性 | RTX 4090/5090 千卡现货 | 无需排队，即刻开始。 |
| 价格 | 4090: 1.68 元/时，5090: 2.5 元/时 | 成本比主流云厂商降低 30-60%。 |
| 计费 | 按秒计费，关机实例不收费 | 资金不再为闲置浪费。 |
| 启动速度 | 3 分钟内进入开发环境 | 告别漫长等待。 |
| 环境 | 预装常用镜像，内置清华 pip 源 | 免除环境配置的烦恼。 |
| 协作 | 教师/主管一键分发镜像 | 团队协作、教学培训效率倍增。 |
在真实场景中的表现
我们也在用「共绩算力」进行着模型微调、原型开发等工作。以下是一些真实场景的成本与效率参考：
- Llama 3 微调：使用单张 RTX 4090 进行 Llama-3-8B LoRA 微调，4 小时训练成本约 6.7 元，关机后 0 成本。
- Kaggle 竞赛：赛前冲刺，临时租用 8 张 RTX 4090 使用半小时，赛后立即释放，总花费不到 80 元。
- AI 教学：教师为上百名学生分发预设好的镜像，课后统一关机，人均成本不到一杯奶茶。
- 服务部署：在 ComfyUI 中调通工作流后，可以直接打包成弹性 API 服务，无需二次部署。
快速上手
我们把上手流程设计得非常简单，三分钟就能跑起你的第一个任务：
- 前往「共绩算力」控制台，进入云主机界面。
- 挑选你需要的 GPU 型号和数量。
- 为你即将创建的实例命名，并选择一个预装好的基础镜像。
- 如果需要，可以挂载一个共享存储卷用于数据持久化。
- 点击「创建实例」，完成。
现在，你可以全身心投入到 AI 开发的乐趣中了。
我们为你准备了 10 元的算力体验券，点击下方链接注册即可领取。希望「共绩算力」也能成为你手中那把趁手的“炼丹”工具。
 |
1
panxi 2025 年 8 月 7 日
相比于 autoDL 你们的优势是什么?
|
 |
3
maocat 2025 年 8 月 7 日
都天使轮拉几千万的投资了，找些销售对接高校呗
|
 |
5
Dav1s 2025 年 8 月 7 日
请问有海外节点吗
|
 |
6
nexmoe OP @crazychang 目前暂时还没有，不过这两年有出海的计划~
|
 |
7
ssyoha 2025 年 8 月 7 日
有 A100 的 GPU 服务器吗
|
 |
8
hahahahahahahah 2025 年 8 月 7 日
怎么还需要绑定微信才能使用
|
 |
9
darksword21 PRO 目前用 autodl 碰到过的问题：
负载均衡升级导致访问 comfyui 频繁 nginx 502 网络不稳定，因为要从 s3 拉图片然而 autodl 同区域共享带宽，有时候一个小图要拉好几分钟 其他没什么问题了 |
|
11
nexmoe OP @hahahahahahahah 前段时间被莫名其妙的匿名手机号攻击了，所以引入绑定微信避免机器人攻击 😂
|
|
12
nexmoe OP @darksword21 刚好我们最近就在努力解决这方面的问题
|
 |
13
huangliang1427 2025 年 8 月 7 日
最近微调模型总是找不到卡，来试试你们家
|
 |
14
liu731 PRO 其实作为一个经常短期租赁 GPU 服务器的用户来说，痛点是下载模型慢+困难。价格倒是不太看中（公司出钱）
|
 |
15
Solix 2025 年 8 月 7 日
replicate 才是未来
|
 |
16
MaybeRichard 2025 年 8 月 7 日
@huangliang1427 #13 之前跑实验充多了还剩几千余额，兄弟你需要吗
|
 |
19
woctordho 2025 年 8 月 7 日 via Android
你们有推荐的存储 10T 左右数据集的地方吗
|
 |
20
monkeyWie 2025 年 8 月 7 日
我咋记得你们平台之前宣传的是做 C2C 算力租赁的，现在换路线了吗
|
 |
21
mscb 2025 年 8 月 7 日
4090 本身对多 GPU 训练也不算支持的太好，其实单卡比友商便宜一点，对于训练来说也差不了几块钱，训模型优先还是会用 A100 这种。你们可以在推理上多发发力，我们公司遇到的最大的痛点是模型部署问题。像我们小公司，模型多，请求不大，又不值得单独租 GPU 机器（成本太高）。用阿里的 serverless 能解决按量付费的问题，可是冷启动又太慢（毕竟他们是通用的架构），差不多要 1 ～ 2 分钟整个模型对外的 API 才可用。国外的平台，延迟高，充钱也不方便，所以也没试过。不知道你们平台有没有办法解决这个问题。
|
|
24
nexmoe OP |
 |
25
xiaowoli 2025 年 8 月 7 日
哥们 为啥你们页面这么卡啊，点个页面要等 3 ，4 秒
|
|
28
woctordho 2025 年 8 月 7 日
@nexmoe 我在考虑训练一个开源的音乐生成模型，类似于 Chroma
Chroma 是基本由一个人训练出来的图像生成模型，他花了大概半年，数据量是 10T 的数量级 目前我觉得算力相对比较好找，但是把 10T 的音乐数据搬来搬去比较麻烦，所以我需要先把这方面考虑清楚再开始训练 |
 |
29
baiyi 2025 年 8 月 7 日
 web 终端体验有点不好啊 |
|
30
mscb 2025 年 8 月 7 日
@nexmoe #24 我看了下你们的文档，目前是要自己调用 API 扩缩容。而且看起来侧重于从 1 到 N 的扩容。到时候会实现从 0 到 1 的自动扩容吗？
|
 |
31
nicoljiang PRO 这个是不是挺早的，记得之前见过。但你们控制台的响应是真的不咋快。
|
 |
32
zhengfan2016 2025 年 8 月 7 日
这个 ui 是不是 shadcn 改的
 |
|
34
nexmoe OP @zhengfan2016 是的
 |
|
35
nexmoe OP @nicoljiang 今年就会优化了
|
 |
36
xgq89757 2025 年 8 月 7 日
后面会有 NPU ，DCU 吗？
|
 |
37
a56143575 2025 年 8 月 7 日
共绩科技 2023 年成立于"清华"，专注于构建融合算力与电力的智能调度网络
|
 |
38
kebamt 2025 年 8 月 7 日
校招去了解过你们，感觉不太靠谱，再看看吧，目前在用其他平台
|
 |
39
bt7vip 2025 年 8 月 8 日 via Android
搭建成本上，推理卡是不是比计算卡要便宜，我在想如果给用户卡，让用户跑自己的模型，这个有没有市场。终端用户可以根据自己的需求跑各种不同模型，满足在一个平台上使用多个模型的需求，自建还不会遇到因为使用过多出现被降智问题，提供商按推理使用时常收费，用户只关心我用的什么卡和那个模型，你们只负责卡稳定运行。这是面对推理场景，我看网站页面感觉像是面对开发者的计算场景。
|
 |
44
rosslu 2025 年 8 月 8 日
@crazychang 我有海外 gpu 资源，可以申请测试
|
 |
45
Thiece 2025 年 8 月 10 日
如果是面向 AI 的话，为什么没有 Pro 6000 的节点呢？这个不比 5090 的性价比高多了
|
Select Language