GPU算力租赁：提供云主机、物理机、云容器三种产品形态，支持单卡到多卡（最高8卡）灵活选择，满足从个人开发到大模型集群训练的不同需求。
开箱即用：交付时已安装好显卡驱动，深度学习镜像内置Anaconda、PyCharm、VS Code、PyTorch、CUDA等常用工具与框架；科研场景还提供GROMACS、LAMMPS等仿真镜像，创建实例即可直接使用。
灵活计费：支持按小时、按天、按周、按月多种模式，并提供周折扣、月折扣、多卡折扣叠加优惠；云容器支持按量计费，用多少付多少。
算力变现计划：当GPU利用率低于40%时，可将闲置算力接入平台变现，让资源“闲时不亏钱”。
弹性调度与控制台管理：一键部署、自动扩容，卡片化控制台支持实例的查看、重启、续租等一站式运维操作。
企业级服务：7×24小时专家支持、整机租用、对公转账与发票开具、专业IDC双线机房保障平台稳定运行。

使用流程非常简单，四步即可开始：
第一步，注册登录：访问晨涧云官网（mornai.cn）完成注册与登录。
第二步，选择算力：进入【算力市场】，根据任务类型选择【云主机】【物理机】或【云容器】，并挑选所需的GPU型号与数量。
第三步，配置实例：选择系统镜像（Windows/Ubuntu/CentOS）、实例规格、磁盘容量与计费方式，按需定制后点击立即租用。
第四步，连接使用：实例创建完成后（约10-15分钟），在控制台获取连接信息，通过远程桌面、SSH或Jupyter Lab连接环境，开箱即用。
此外，云容器用户可直接在【镜像中心】选择预置的大模型镜像，一键部署实例，按小时自动扣费，全程无需手动配置环境。

高性价比：GPU定价仅为传统公有云的1-3折，其中RTX 3090、A100 40G等主流型号价格优势突出，RTX 4090按量计费每小时低至2.2元，真正实现用多少付多少。
资源丰富且分布广泛：平台拥有数千张GPU卡，节点覆盖全国8个省市，可将业务精准部署在离用户最近之处，响应更快、体验更优。
稳定可靠：依托专业IDC双线机房与严密停机监控，主动预防故障、保障业务连续性；CPU多采用至强铂金高主频处理器，减少数据加载瓶颈。
开箱即用、敏捷部署：秒级调度高端GPU资源，预装全套深度学习环境，无需自行搭建；支持按需伸缩与在线扩容，精准匹配项目节奏。
服务贴心：7×24小时专家支持、内存磁盘在线升级、按需扩容，让用户专注于算法与业务本身，不被基础设施运维所拖累。

AI初创公司与创业团队：无需前期重资产投入即可获得高端GPU算力，快速验证产品原型、迭代模型，大幅降低试错成本。
高校师生与科研机构：适合课程作业、毕业设计、论文实验以及分子动力学、仿真模拟等科研计算场景，支持对公支付与发票开具，算力合规可审计。
个人开发者与独立创作者：无论是学习深度学习、跑LoRA微调，还是Stable Diffusion图像生成，都可按需租用、灵活计费，不必为用不上的性能买单。
企业研发团队：面向大模型微调、批量推理、多卡分布式训练等场景，可通过物理机、多卡集群与NVLink资源获得稳定、独占的算力保障。

Q1: 云主机和云容器有什么区别？
A1: 云主机支持Windows、Ubuntu、CentOS系统，可远程桌面操作，按天/周/月计费，环境相对固定、稳定性高；云容器基于Ubuntu，提供SSH和Jupyter Lab交互，支持小时级按量付费，环境更灵活，适合习惯命令行的算法工程师。
Q2: 为什么nvidia-smi看到的CUDA版本和nvcc -V显示的不一样？
A2: 这是正常现象。nvidia-smi显示的是显卡驱动支持的最高适配版本，nvcc -V显示的是当前安装的CUDA Toolkit编译工具版本，两者反映CUDA的不同侧面，均不影响正常使用。
Q3: 为什么在Windows任务管理器看不到A100的GPU利用率？
A3: 因为A100是面向数据中心和深度学习的专业计算卡，任务管理器默认只监控图形渲染类显卡。建议使用nvidia-smi命令查看A100等计算卡的利用率与状态。
Q4: 创建实例需要多久？实例结束后数据还在吗？
A4: 实例创建一般需要10-15分钟。平台默认系统盘（200G）和数据盘（100G）在实例结束后默认保留15天，如需更长保留时间可联系客服处理。
Q5: 4090等热门显卡租不到怎么办？
A5: 热门型号在高峰期可能出现资源紧张，建议错峰（如深夜或工作日白天）多刷新算力市场页面，或先用RTX 3090、A100 40G等卡池充足的型号跑通流程，再视情况迁移到目标机型。