由 Hosthink 托管的Ollama GPU 服务器
在私有 GPU 服务器上运行 Ollama，用于本地推理、内部助手和模型测试，无需将提示词发送到共享 SaaS 运行环境。
Ollama GPU 服务器设置流程
从页面评估到实际运行 Hosthink 服务前，快速了解产品流程。
评估 GPU 适配性
从适合模型、内存和工作负载特征的 GPU 服务器系列开始。
确认软件栈需求
选择 Ollama、DeepSeek、私有 LLM 栈或更广泛的 AI GPU 服务器配置。
准备交付
Hosthink 提供清晰的设置路径，使服务器能够接入您的 AI 工作流。
随使用增长调整
当模型规模、并发量或存储需求变化时，升级到更大的 GPU 或软件栈配置。
模型需要多少 GPU 显存
VRAM 是 GPU 上的显存；服务器 RAM 属于 CPU。只有当模型能装入显存时，Ollama 才会完全在 GPU 上运行模型；否则一部分会加载到系统内存并由 CPU 处理，速度更慢。
左右滑动可查看所有列。
| 模型规模 | Ollama 示例（4 位 Q4_K_M 下载大小） | 建议规划的显存 |
|---|---|---|
| 7–8B | llama3.1:8b · 4.9 GB qwen3:8b · 5.2 GB | 8 GB+ |
| 12–14B | gemma3:12b · 8.2 GB qwen3:14b · 9.3 GB | 16 GB+ |
| 27–32B | gemma3:27b · 17 GB qwen3:32b · 20 GB | 24 GB（短上下文） · 32 GB+ |
| 70B | llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB | 48 GB（短上下文） · 80 GB+ |
| 235B MoE | qwen3:235b · 142 GB | 160 GB+（多 GPU） |
| 405B | llama3.1:405b · 243 GB | 256 GB+（多 GPU） |
目录中的 GPU 及适合的模型规模
本页生成时从 Hosthink 公开服务器目录读取；库存会随时变化。Starter、Pro 和 Advanced 价格为参考起价，并不预留特定 GPU：GPU 型号、显存、机房位置和最终月费将根据当前库存在报价中确认。
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| GPU | VRAM | 适合（4 位） | 目录状态 | 位置 |
|---|---|---|---|---|
| 1× NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | 12–14B | 暂不可用 | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 24 GB | 27–32B（短上下文） | 有货 | Moscow |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 3090 | 24 GB | 27–32B（短上下文） | 暂不可用 | Paris, Amsterdam, Moscow |
| 1× NVIDIA RTX A5000 | 24 GB | 27–32B（短上下文） | 暂不可用 | Paris, Amsterdam, Moscow |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 32 GB | 27–32B | 有货 | Moscow |
| 1× AMD Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | 27–32B | 暂不可用 | Amsterdam |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 2 × 24 GB = 48 GB | 70B（短上下文） | 有货 | Moscow |
| 2× AMD Radeon AI PRO R9700 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B（短上下文） | 暂不可用 | Moscow |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B（短上下文） | 暂不可用 | Paris, Amsterdam |
| 1× NVIDIA H100 80GB | 80 GB | 70B | 暂不可用 | Ashburn, Chicago, Dallas +4 |
| 3× AMD Radeon AI PRO R9700 | 3 × 32 GB = 96 GB | 70B | 有货 | Moscow |
| 4× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 4 × 24 GB = 96 GB | 70B | 有货 | Keflavik |
| 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | 8 × 96 GB = 768 GB | 405B（多 GPU） | 暂不可用 | Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8 |
另有11个 GPU 方案未显示，因为其目录名称未明确标注 GPU 显存，或 GPU 为可选配置；这些方案的显存将在报价中确认。
查看 GPU 服务器、价格和库存 · 来源（核对于2026-10-30）： Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.
Starter、Pro 和 Advanced 套餐
部署前确认 GPU 库存和最终配置. 管理范围在部署前确认.
支持的实际工作流
这些是团队在 AI、自动化、内部工具和运营栈中使用Ollama GPU 服务器的实际部署方式。
内部 AI 助手
私有聊天机器人
RAG 原型
离线推理实验室
功能
私有推理端点
GPU 加速
模型库工作流
SSH 访问
专用硬件选项
不与其他租户共享运行环境
生产基础
NVIDIA GPU 选项
专用 CPU 和 RAM
NVMe SSD 存储
支持 Ubuntu 的部署
可提供私有网络
部署前确认 GPU 库存和最终配置
管理范围在部署前确认
GPU 改变 AI 工作负载的运行方式
仅用 CPU 推理适合极小模型和后台任务，但交互式助手、检索工作流和较大的本地模型需要并行加速才能提供良好的使用体验。
更低的响应延迟
在聊天、编程和智能体循环中，每个生成步骤都很重要；GPU 加速有助于减少等待。
更大的模型运行空间
VRAM 决定量化模型和完整模型能否在实用的上下文窗口下顺畅运行。
更高并发
服务多个用户的团队需要可预期吞吐量，而非类似单台工作站的进程。
私有部署控制权
由您选择模型、运行环境、网络暴露范围和更新节奏，不再依赖外部 AI 平台。
按模型需求配置服务器，而非只看产品标题
小型本地模型
生产推理
高级 AI 栈
将 GPU 基础设施与托管 AI 工具结合
私有 AI 服务器负责推理；托管应用可提供配套用户界面、工作流构建器或内部数据层。
常见问答
模型数据是否保持私有？
可以选择 GPU 容量吗？
Ollama 模型需要多少显存？
每种 AI 工作负载都需要 GPU 吗？
可以帮忙为服务器选型吗？
这与公共云 GPU 相同吗？
服务器内存和 GPU 显存是一回事吗？
参考价格会预留特定 GPU 吗？
通过 Hosthink 部署Ollama GPU 服务器
在基础设施栈中加入 AI 和应用工作负载，同时保持一致的 Hosthink 设计、计费和支持流程。