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现在做 AI 绘画、部署大模型、训练 LoRA、搭建 ComfyUI，越来越多人开始接触 GPU 云服务器。而在众多平台中，Runpod 算是目前开发者使用最多的平台之一。很多人第一次接触 Runpod 时都会有各种问题：Runpod 是什么？和 Vast.ai 相比哪个好？支持 RTX 4090、5090、H100、A100 吗？能不能 SSH 登录、连接 VSCode、Cursor？有没有 Serverless API？适不适合跑 ComfyUI、Stable Diffusion、Flux、LLM、大模型训练？这篇文章会从实际使用角度，带大家全面了解 Runpod 的产品体系、GPU 类型、存储方式、计费模式以及适合哪些人使用，同时也会对比 Vast 的区别，帮助你找到适合自己的 AI 算力平台。无论你是独立开发者、AI 创业团队，还是需要部署推理 API、训练模型、搭建图像视频生成工作流，这篇文章都值得收藏。

平时玩 VPS、AI 服务器、Docker 或者折腾各种网络环境时，经常会遇到各种问题，比如想查 IP 信息、测试网络、检测 DNS、查看 BGP 路由、部署模型等等。很多时候，并不需要自己搭建工具，其实网上已经有不少非常优秀的免费服务。

近两年随着AI技术的迭代发展，大家对 AI 服务器的需求明显比以前大了很多，而且需求的人群也越来越广，不再只是大公司和程序员。很多以前根本不会接触服务器的人，现在也开始主动了解 GPU 服务器、4090、5090、H100 这些东西。最明显的一类，就是对AI生图生视频有业务需求的用户，以前大家在自己电脑上跑 Stable Diffusion、ComfyUI、Flux，感觉还够用，但随着模型越来越大，对图片质量的需求越来越高，很多人日常使用的电脑显卡开始跟不上了，而且显卡的价格不断地升值。像笔记本电脑、3060、4060 这些显卡，跑一些大型模型或者批量生成图片时速度很慢，经常一张图要等几十秒甚至几分钟。所以越来越多的人开始租用 RTX4090、5090 服务器，不需要自己花几万元买显卡，按小时付费，用完就关，非常划算。