便宜好用的gpu服务器

首先GPU服务器是需要自己搭建的，过程繁杂 *** 作起来难度大，需要一个专业的IT支持的，相比GPU服务器来说，选择赞奇云工作站免去繁杂的搭建步骤，而且与本地电脑 *** 作无异，免去学习烦恼，而且省去it成本。

赞奇云工作站拥有专业级显卡、超大内存等多种机器配置。机器显卡更新及时，提供高配机型，海量资源可按需选择，内置软件中心提供最新软件安装包，一键下载，省去搜索时间，提高工作效率。

赞奇云工作站提供海量机器，一键申请，提供包年包月多种套餐，灵活选择，按需使用，满足各类工种所需要的机器要求，同时降低运维成本。

选择带GPU的镜像后
更新源，安装必要依赖

配置中文环境

sudo vim /etc/environment
添加下面两行

接着

安装pytorch

安装vision

配置zsh

个人配置

GPU虚拟化桌面云是面向计算资源高要求行业提供的高性能云桌面方案。
GPU云桌面运行于本地电脑一致，GPU由CPU完成的工作转移到了GPU，因此用户获得更好的体验，并且现在可以在虚拟化和云环境中支持严苛的工程和创意应用程序。
应用场景，目前来说，桌面云已成为学校机房建设的主流方案和趋势。作为学校主要用于设计类专业、建筑类专业的教学机房，平时使用的软件包括AutodeskMaya、3DMAX、UG、solidworks、BIM等大型3D设计软件，不仅对CPU、内存有较高要求，更需要有足够的显卡资源。
一般的桌面云方案中由于服务器没有配置独立显卡，通常会使用CPU来模拟GPU，性能受限，无法满足图形加速、渲染等设计业务的要求。方案价值（H）
良好的3D使用体验：GPU虚拟化（vGPU）可帮助用户实现对物理GPU的资源切割，可以实现和物理GPU一致的功能，可支持OpenGL和DirectX标准及主流的3D设计类软件，满足用户对GPU在图形设计方面的需求，提供良好的3D使用体验。资源按需分配：可以根据不同设计类用户需求，分配不同的CPU、内存、显卡资源，如需要做大型文件渲染时，可为指定终端分配多核CPU及超大内存的实验桌面，大幅提升渲染能力，实现资源的d性合理利用。
高效便捷的运维管理：满足3D设计类软件的同时，可通过一致的Web视图界面，实现环境集中管理运维，系统批量闪电部署，软件差异更新，多系统按需交付等和教学相关的实用功能，大幅度降低管理维护难度。

这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。

但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazonaws的，这对国内用户，有多大意义呢？

我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！

说到GPU租用的选择。阿里、腾讯、华为、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还是心疼的。第二，遇到codingbug，你找谁去问呢，大厂的售后可不会看代码。第三，看配套。大厂的云服务，适用面广，很难为ai做特殊优化。别看ai炒的热，其实市场还小众的很。

国内外现在有几家专门做算力租赁的，vectorDash，vastai，易学智能，等。

比如，易学智能，国内厂家，GPU便宜、按小时租，并且预装了各种环境-Tensorflow、Pytorch、MXNet、Caffe等都有，还有很多公开数据集可免费用。服务没得说，技术小哥连bug都帮你找，我当时用着，真是上帝感觉。vectordash与vast，出身名门(斯坦福硅谷)。他们的价格，比大厂都要优惠很多。

最后，重复一遍结论：到淘宝，搜gpu租用，跟店家交流一下、再试用1-2小时，你就知道，好东西在哪里了。

选择最好的GPU服务器需要考虑以下因素：

GPU性能：GPU性能是选择GPU服务器的最重要因素。你需要找到具有最新GPU芯片和高性能的服务器，这将直接影响计算速度和任务处理时间。例如，NVIDIA Tesla V100和A100 GPU都是目前最强大的GPU芯片。

内存容量：GPU服务器的内存容量越大，可以处理的数据就越多，从而提高处理效率。如果你的任务需要处理大量数据，那么选择内存容量较大的服务器是非常重要的。

存储容量和类型：选择具有足够存储空间和高速存储设备（如SSD）的服务器，这对于大数据量的处理和存储非常重要。此外，考虑存储设备的类型，例如NVMe SSD比SATA SSD更快，但成本更高。

网络连接速度：GPU服务器需要与你的本地计算机或其他服务器进行通信，因此网络连接速度也很重要。选择具有高速网络接口卡（NIC）的服务器，并考虑网络传输速度和延迟。

价格：选择适合你预算的GPU服务器。价格取决于服务器的配置、性能和品牌等因素。选择具有良好性价比的服务器，以便在预算范围内获得最佳性能。

品牌和技术支持：选择知名品牌的GPU服务器可以获得更好的技术支持和保障。特别是如果你是初学者，选择品牌信誉良好的服务器可能更加可靠。

最后，你应该选择最适合你的任务需求的GPU服务器，不仅要考虑服务器的性能，还要考虑价格、品牌和支持等因素。

GPU租赁平台的原理是通过将GPU资源以云服务的形式提供给用户，使用户可以在网络上访问GPU资源，而无需购买GPU硬件。
GPU租赁平台的基本原理是，将GPU资源放置在云服务器上，用户可以通过网络访问这些GPU资源，而无需购买GPU硬件。用户可以通过购买GPU租赁服务来获取GPU资源，并可以根据自己的需求来定制GPU资源，以满足自己的需求。
GPU租赁平台的优势在于，用户可以节省购买GPU硬件的费用，并可以根据自己的需求来定制GPU资源，以满足自己的需求。此外，GPU租赁平台还可以提供灵活的付款方式，以及更高的可用性和可靠性。

GPU服务器和普通服务器的区别在于GPU服务器具有GPU（图形处理器）加速，而普通服务器通常只有CPU（中央处理器）。以下是几个区分GPU服务器和普通服务器的因素：

硬件配置：GPU服务器通常具有多个高端GPU卡，而普通服务器则通常只有一个或几个CPU。此外，GPU服务器通常具有更高的内存容量和更快的存储设备，以便处理和存储大量数据。

应用场景：GPU服务器通常用于计算密集型的任务，例如深度学习、机器学习、数据挖掘和科学计算等需要大量矩阵运算和并行计算的应用。而普通服务器则更适用于处理数据传输、存储和其他一般性任务。

性能：由于GPU服务器具有GPU加速，因此其性能通常比普通服务器更高，尤其是在处理大量数据和进行大规模计算时。GPU服务器可以利用GPU的并行计算能力，加速许多复杂的计算任务。

价格：由于GPU服务器的配置和性能比普通服务器更高，因此其价格也通常更高。GPU服务器可能需要更多的电力和散热，因此它们也可能更昂贵。因此，在购买GPU服务器之前，需要考虑你的预算和实际需求。

总的来说，GPU服务器和普通服务器有很多不同之处，主要是在硬件配置、应用场景、性能和价格等方面。你需要根据自己的需求和预算，选择最适合的服务器类型。

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