实测往返延迟（ms）
由独立于生产网络的探测节点每 60 秒采样一次，取近 30 天中位数。数值为 ICMP 往返时间，不含 TLS 握手。实际线路受运营商与时段影响，晚高峰可能上浮 10–25 ms。
| 出发地 | DFW-1 达拉斯 | IAD-1 阿什本 | LAS-1 拉斯维加斯 | ORD-1 芝加哥 | 推荐 |
|---|---|---|---|---|---|
| 香港 | 158 | 186 | 142 | 171 | LAS-1 |
| 新加坡 | 192 | 221 | 168 | 204 | LAS-1 |
| 东京 | 128 | 156 | 108 | 141 | LAS-1 |
| 台北 | 152 | 180 | 134 | 165 | LAS-1 |
| 首尔 | 146 | 174 | 126 | 159 | LAS-1 |
| 胡志明 | 204 | 232 | 182 | 217 | LAS-1 |
中国大陆各地一般比香港再高 5–20 ms：上海、深圳接近香港数值，北京、成都通常多 10–15 ms，新疆、内蒙等地再多一些。跨太平洋的物理距离决定了下限——光在光纤里走一个来回，上海到洛杉矶就要约 110 ms，任何服务商都绕不过这个数。
哪些场景不受影响，哪些会卡
判断标准很简单：这件事需不需要「你按一下、机器答一下」来回很多次。
延迟基本无感
- 大模型训练与微调：任务提交后全部在机器本地跑，你只是偶尔看一眼日志。跑三天的任务，多等 0.16 秒没有意义。
- 批量推理与离线评测：请求可以并发、可以流水线，吞吐由 GPU 决定而不是由延迟决定。
- Stable Diffusion / ComfyUI 批量出图：点一次生成、等十几秒出图，网络往返只占其中不到 2%。
- 数据集上传与结果下载：这是带宽问题不是延迟问题，见下一节。
- 对外提供 API 服务：如果你的用户也在海外，实例的美国位置反而是优势。
能感觉到迟滞
- SSH 里逐个字符敲命令：每个按键回显要等一个往返，打字会有「跟不上手」的感觉。用 tmux 或本地编辑器改好再传，可以基本消除。
- Jupyter 里频繁点选、拖拽：单元格执行本身不慢，慢的是界面交互。建议写好整段再执行。
- 远程桌面 / VNC 看实时画面：150 ms 的往返做不到跟手，不适合当图形工作站用。
- 把美国实例当国内业务的在线推理后端：终端用户在国内的话，每次请求要多付 150 ms，交互式产品会被感知。
- 需要与国内数据库频繁往返的任务：每次查询都要跨太平洋，应把数据先同步到实例本地。
四座机房怎么选
如果只看延迟，从亚洲出发一律选 LAS-1。但机房还决定了你能租到哪些卡。
拉斯维加斯 · 内华达
142 ms亚洲延迟最低，2023 年启用。主力是 A100、RTX 4090、A6000、RTX 3090。交互多、预算敏感的场景首选。
达拉斯 · 德克萨斯
158 ms2021 年启用的第一座机房，规模最大（2,400+ 张卡），卡型最全：H200、H100、MI300X、4090、5090 都有。多卡整机与 InfiniBand 组网也在这里。
芝加哥 · 伊利诺伊
171 ms2025 年新建，电力最充裕。B200 与 RTX 5090 首发在这里，想要新卡就得接受多 30 ms。
阿什本 · 弗吉尼亚
186 ms美东骨干枢纽，到欧洲最快。亚洲延迟最高，但如果你的服务对象在欧美，这里对终端用户最友好。
选错了也不要紧：实例创建后 1 小时内可以无理由退款到余额，换个机房重开即可。跨机房迁移数据走内网，不计流量。
几百 GB 数据集怎么传才不慢
跨太平洋链路的瓶颈不是带宽，而是 TCP 单连接在高延迟下的窗口限制。单线程 scp 可能只跑到 3–5 MB/s，同一条链路开 16 个连接能到 200 MB/s 以上。
用多线程工具，别用 scp
# rsync 走 SSH，断点续传，适合目录 rsync -avP --partial -e "ssh -p 22071" \ ./dataset/ [email protected]:/data/dataset/ # 大文件优先 aria2：16 线程，通常快 20–40 倍 aria2c -x 16 -s 16 -k 10M "https://your-source/dataset.tar" # 已经在对象存储里的，直接从实例内网拉 aws s3 sync s3://datasets-8f3a/imagenet/ /data/imagenet/ \ --endpoint-url https://s3.dfw1.gpuli.com
实测参考（DFW-1，从香港出发）
| 方式 | 吞吐 | 100 GB 耗时 |
|---|---|---|
| scp 单线程 | 约 4 MB/s | 7 小时 |
| rsync 单线程 | 约 6 MB/s | 4.6 小时 |
| aria2c −x16 | 约 120 MB/s | 14 分钟 |
| S3 同机房内网 | 约 900 MB/s | 2 分钟 |
最省事的做法：数据先传一次到同机房的对象存储（₮0.015/GB/月），之后每次开新实例都从内网拉，几分钟就位，也不占系统盘。出口流量不额外计费。
自己先测一遍
不用注册就能测。下面四个探测地址只回 ICMP 与一个 1 MB 的测速文件，不涉及任何账户。
# 往返延迟 ping -c 20 speedtest-las1.gpuli.com ping -c 20 speedtest-dfw1.gpuli.com ping -c 20 speedtest-ord1.gpuli.com ping -c 20 speedtest-iad1.gpuli.com # 路由与丢包（看看在哪一跳开始变慢） mtr -rwzbc 50 speedtest-las1.gpuli.com # 单线程下载速度 curl -o /dev/null -w "%{speed_download}\n" \ https://speedtest-las1.gpuli.com/1m.bin
测出来比表格里高 30 ms 以上，通常是本地运营商绕路，换个时段或换运营商会有明显差别。把 mtr 结果贴进工单，我们可以帮你看是哪一段的问题，必要时调整我们这一侧的出口线路。
常见问题
为什么不在亚洲建机房，延迟不就低了？
用加速器 / 专线能把延迟降下来吗？
延迟会影响多卡训练的速度吗？
晚上高峰期会变慢很多吗？
我在香港 / 新加坡，选哪个机房？
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