学生能去哪里租用便宜的gpu云服务器来进行深度学习计算？

其实你可以去腾讯云去租用GPU云服务器来进行深度学习计算。腾讯云 GPU 实例类型众多，应用广泛，不同的实例类型有不同的产品定位。用户可以根据自身的应用场景，结合性能、价格等因素，选择最符合业务需求的实例。

比如你要进行深度学习计算，建议使用腾讯云GN8/GN10X 实例。GN10Xp配备Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有强大的单精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ，80个 vGPU 和320GB主机内存，是深度学习训练的首选。

GN10Xp 最大实例规格具备1256 TFLOPS 单精度浮点运算能力，支持 Tensor Core 加速，单卡搭载32GB显存，GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期，使得复杂模型的快速迭代成为可能，人工智能相关业务得以把握先机。

腾讯云GPU云服务器，管理很简单GPU云服务器采用和云服务器CVM一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。而且节约成本，你无需预先采购、准备硬件资源，一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，有效降低基础设施建设投入。目前，腾讯云的GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，你可以根据需要选择计费模式。

GPU服务器的主要应用场景有海量计算处理，超强的计算功能可应用与海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，可能原本需要几天才能完成的数据量，用GPU服务器在几个小时就完成了；GPU服务器还可以作为深度学习训练平台，可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信等等。思腾合力在GPU服务器的型号方面还是有很多选择的，有自主研发的品牌也有英伟达的，在选择方面还是比较多的，应用的场景也十分广泛。

GoogleCloud成为第一个导入A100TensorCoreGPU运算资源的云端服务供应商，预期可透过此款GPU加速效益带动各类密集运算应用服务，例如人工智慧训练与推论应用，以及诸如资料分析、科学运算、数据研究、影像分析，或是5G网路应用项目等。

NVIDIA宣布将与GoogleCloud合作，预计在未来几周内以aplha版本形式，让近期揭晓的A100TensorCoreGPU进驻GoogleComputeEngine云端运算资源，借此让串接GoogleComputeEngine资源的云端协同运算能以A100TensorCoreGPU加速执行效率。

此项合作，同时也让GoogleCloud成为第一个导入A100TensorCoreGPU运算资源的云端服务供应商，预期可透过此款GPU加速效益带动各类密集运算应用服务，例如人工智慧训练与推论应用，以及诸如资料分析、科学运算、数据研究、影像分析，或是5G网路应用项目等。

同时，透过A100TensorCoreGPU加速效率更可借由垂直、水平扩展形式串连各类运算应用，甚至套用在真实生活中如即时翻译、自驾车、机器人等运算情境。

这次与GoogleCloud合作，将在对应庞大运算需求的GoogleComputeEngine采用16组A100TensorCoreGPU作为a2-megagpu-16ginstance单一虚拟机器执行单位，并且以高达96TB/s资料传输效率的NVSwitch进行连接，同时搭配总计达640GB的显示记忆体与13TB系统记忆体运作。

而在软体方面，则是扩大相容GoogleKuberesEngine、CloudAIPlatform等GoogleCloud服务。

配合运算需求弹性布署，GoogleCloud同样针对小规模运算需求提供硬体配置相对轻量的虚拟机器执行单位，以利一般网路运算服务需求取用。

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NVIDIA宣布加入支援vSphere、vCenter或vMotion，将可透过NVIDIAGPUCloud串接使用者从自有伺服器到VMwareCloudonAWS在内GPU加速需求，并且让NVIDIA的GPU虚拟化技术应用到更广泛领域，除了应用在科学研究、数据分析或人工智慧领域，更可针对布署在云端的现代化应用服务运作进行加速。

在此次VMWorld2019开始前，NVIDIA宣布针对人工智慧、学习训练与资料分析等需求，打造名为vComputeServer的应用服务，并且将NVIDIAGPUCloud、NGCContainers，甚至可将GPU加速平台RAPIDS在内资源带进VMware与AWS合作的云端服务－VMwareCloudonAWS，让更多科学研究、数据分析、人工智慧技术应用能借由虚拟化GPU进行加速。

相比过往借由云端协同运算，多半会因为云端服务采用的CPU运算阵列效能限制，使得运算效能不如预期，甚至无法对应资料量越来越庞大的运算需求。因此，NVIDIA在此次VMWrold2019与WMware的合作，并将GPU虚拟化应用带进VMware所提供服务，其中包含在VMware提供的vSphere整合名为vComputeServer的应用服务，同时也串接NVIDIAGPUCloud运算资源。

在此项合作里，将可让原本运用vSphere虚拟化平台的运算模式串接GPU运算资源，让vSphere平台产生的虚拟化机器可额外配置一张或多张虚拟化GPU，同时借由GPU加速整体运算效率，使得人工智慧学习、研究分析效率可大幅提升。除此之外，借由此项合作，使用者将能以更具弹性方式调用GPU加速运算资源，而不一定必须建置自有GPU加速资源。

相比部分企业会在自有数据伺服器整合GPU加速资源，借此让整体数据运算效率提升，但难免必须承担建置与维护成本，同时仍可能面临运算规模成长时，必须有更大运算效能支撑的情况。因此，NVIDIA从2017年提出NVIDIAGPUCloud服务，并且标榜能串接GoogleCloud、AWS、阿里云、DGX、OracleCloud等云端平台，透过GPU虚拟化方式协助推动更大运算规模，同时缩减运算所需时间。

而在今年的GTC2019期间，NVIDIA更提出全新CUDA-XAI加速演算平台，透过Turing显示架构、TensorRT运算框架，并且可相容TuringTensorCores设计，进而推动各类人工智慧运算模型，NVIDIA强调约可带来50倍以上的加速运算效果，并且带来更大的人工智慧运算应用成长推力。

此次宣布加入支援vSphere、vCenter或vMotion，将可透过NVIDIAGPUCloud串接使用者从自有伺服器到VMwareCloudonAWS在内GPU加速需求，并且让NVIDIA的GPU虚拟化技术应用到更广泛领域，除了应用在科学研究、数据分析或人工智慧领域，更可针对布署在云端的现代化应用服务运作进行加速。

就NVIDIA说明，过去已经在GPU虚拟化技术投入深度发展，例如早期借由GRID技术建立的虚拟化PC，以及后来推动的虚拟化工作站，让GPU虚拟化能应用在更进阶的专业绘图应用，甚至支援专业数据分析、机器学习、人工智慧、深度学习，或是超算领域等应用，另外也能对应各类伺服器运算加速，并且确保运算资源能即时无缝串接、整合。

相比单纯以CPU阵列加速模式，借由GPU加速约可提升50倍以上的深度学习效率，同时也能确保资料校正，或是降低资料比对错误机率，另外借由GPU虚拟化也能减少企业必须自行建置硬体设备成本，而NVIDIA更提供可依照运算需求选择使用NVIDIAT4、V100，或是采用QuadroRTX8000、6000在内Turing显示架构GPU，甚至也能选择以Pascal显示架构打造的P40、P100与P60作为GPU虚拟化应用。

阿里云：云服务器租用的速度比较快，多线bgp很好用；硬伤是防御一直存在问题；售后技术支持与其他品牌相比，不是很给力，在线服务是机器人，解决问题效率不高。

腾讯云：主机性能优秀，CPU内存方面非常稳定；学生机有非常明显价格优势；同样技术支持几乎都是绕圈子，跟大品牌一贯的客服风格有关，在线支持也是机器人。

西部数码：云集群架构方面有较大优势；客服响应速度非常快，技术解决能力值得称赞；且不断在进行产品的完善升级，并推出了高防云服务器，现数据中心已是万兆集群环境。

不足之处是特殊节日活动的价格与BAT相比稍显逊色，但跟其他品牌比，优势很大。西部数码近期也在价格方面做了更大让利，海外数据中心资源目前仅支持香港和美国。

华为云：产品种类多，有弹性云、GPU加速云、FPGA加速云、裸金属服务器等等。每款云主机下面又分为很多配置和类型，速度和稳定性可以。但主机租用价格较贵，售后服务跟不上，免费试用的产品不靠谱。

没有免费的，好用的云主机推荐：阿里云、腾讯云、西部数码、华为云、Linode。

1、阿里云

云服务器租用的速度比较快，多线bgp很好用；硬伤是防御一直存在问题；售后技术支持与其他品牌相比，不是很给力，在线服务是机器人，解决问题效率不高。

2、腾讯云

主机性能优秀，CPU内存方面非常稳定；学生机有非常明显价格优势；同样技术支持几乎都是绕圈子，跟大品牌一贯的客服风格有关，在线支持也是机器人。

3、西部数码

云集群架构方面有较大优势；客服响应速度非常快，技术解决能力值得称赞；且不断在进行产品的完善升级，并推出了高防云服务器，现数据中心已是万兆集群环境。

4、华为云

产品种类多，有弹性云、GPU加速云、FPGA加速云、裸金属服务器等等。每款云主机下面又分为很多配置和类型，速度和稳定性可以。但主机租用价格较贵，售后服务跟不上，免费试用的产品不靠谱。

5、Linode

不管是从服务器的价格、配置还是服务支持，Linode 都应该算是做得相当好的典型代表了，适合个人或企业用户来购买使用。在美国、日本、新加坡等都有自己的机房，连接国内的速度快。

注意事项：

1、服务器地域选择，就是选择的服务器所在地理位置，选择距离自己网站目标客户较近的地域可以提高访问速度，例如主要面对华北的客户，那么选择华北1的北京、青岛机房比较好，南方用户选择华南和华东地域比较好。

2、系统盘默认为40G，一般来说或40G已经足够安装系统使用了，不建议再扩容系统盘。

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。

作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

采用2颗至强E5-2600V3系列处理器，内存采用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系统硬盘采用2块512G SSD固态硬盘，数据硬盘采用3块25寸2T企业级硬盘，或者3块35寸 4T企业级硬盘，平台采用支持两GPU服务器（LZ-743GR），四GPU服务器(LZ-748GT)，八GPU服务器(LZ-4028GR)。