怎么租用GPU服务器

可以选择大厂也可以，毕竟gpu服务器市面上挺多的

如果是性价比的话，可以选择GPUCAT的云服务器。价格的话还是挺划算的，听说服务不错的。

为人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

适用场景： AI推理（图像分类识别、语音识别、自然语言处理）、视频编解码、机 器 学习、轻量级训练 等。

从GPU高性能计算到可视化再到人工智能基础设施，为客户提供计算能力强大，弹性可配置，性价比高的异构计算实例。其应用前景极其广泛，适用于深度学习、视频渲染、虚拟化桌面等对计算能力、时延要求极高的场景，同时还能满足分子建模、基因组学等领域对基础设施的高要求。

腾讯云推出最新异构计算全新产品矩阵，从GPU高性能计算到可视化再到人工智能基础设施，为客户提供计算能力强大，弹性可配置，性价比高的异构计算实例。

其应用前景极其广泛，适用于深度学习、视频渲染、虚拟化桌面等对计算能力、时延要求极高的场景，同时还能满足分子建模、基因组学等领域对基础设施的高要求。

以深度学习为例，深度学习在训练阶段涉及大量浮点数值计算，矩阵乘法，向量化等操作，需要处理的数据规模可以高达几个T。随着深度学习层次越来越深，计算量的增长也将随之加大。

一次训练过程使用CPU需要几天甚至几周才能完成，而使用腾讯云的GPU云服务器，可以小时级完成训练，优势很明显。只有快速完成深度学习的训练过程，才能加快深度学习的迭代速度，帮助企业改进产品，在竞争中胜出。

蓝海大脑作为NVIDIA英伟达的合作伙伴，一直专注于人工智能、大数据_数据挖掘、生命医药等领域，提供深度学习、高性能计算、虚拟化、分布式存储、AI集群管理、嵌入式平台等产品和整体解决方案，一直与众多高等院校人工智能学院和AI企业都保持十分紧密的合作关系，产品应用于深度学习、自动驾驶、视频编解码、视觉识别、智能教学、高性能计算实验室、高性能计算数据中心、大分子动力学，基因分析、医药研发、行为识别、生物分子研究、虚拟仿真、数字孪生等场景。感兴趣的话点击此处，免费了解一下

蓝海大脑是AI与HPC基础架构解决方案提供商，主营液冷GPU服务器、水冷工作站_GPU深度学习服务器、高性能服务器、显卡服务器、计算服务器、水冷服务器、边缘一体机等产品，适用于深度学习训练及推理等场景。结合人工智能、高性能计算、数据分析、云平台、分布式存储等技术，适用于深度学习、HPC、3D渲染、数据科学、医药研发、生命科学、小分子分析、机器学习、视觉识别等领域。

亿万克服务器售后服务覆盖全国大部分省市，他们要求24小时响应客户诉求。亿万克已经在服务器与存储设备领域深耕了整整26年。期间，亿万克为党政、金融、医疗、教育、电信、电力、交通和制造等多个行业和领域的客户在信息化发展和数字化转型中给予强大而安全的助力。

云主机的使用方法有以下几点：

一、云主机是一种相似VPS服务器的虚拟化技能

VPS是选用虚拟软件，VZ或VM在一台服务器上虚拟出多个相似独立服务器的有些，每个有些都能够做独自的操作系统，办理方法同服务器相同。

而云主机是在一组集群服务器上虚拟出多个相似独立服务器的有些，集群中每个主机上上都有云主机的一个镜像，然后大大提高了虚拟服务器的安全稳定性，除非一切的集群内服务器悉数出现问题，云主机才会无法访问。

云主机服务包含两个中心产品：

1、面向中小公司用户与高端用户的云主机租借服务。

2、面向大中型互联网用户的弹性计算渠道服务。云主机渠道的每个集群节点被布置在互联网的主干数据中心，可独立供给计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。

二、云主机能够进行一些由于资金技能方面没办法实现的

比方你需求处理许多许多工作，可是你的电脑运算速度基本跟不上，那么你就能够用云主机帮你算，首要你要做的仅仅上载你需求他做什么的信息，然后他在处理往后把最直接的答案给你，中心那些需求巨大运算速度和运算量的过程，你都不需求去思考你能够直接得到成果。

三、云主机在功能上远远超虚拟主机，相当于一台长途主机

你需求对它进行长途操作。假如需求放asp的网站，就要在上面配置IIS和FTP，然后上载—解析—绑定最后才能访问的。主机的效果并不止放网站，你的电脑能够做的它底子都能够做。

GPU服务器，简单来说，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，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。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。

下面几个场景我们可以使用CPU服务器，如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器，如果场景无关，使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置！

一、简单深度学习模型

使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测，腾讯GPU云服务器带有强大的计算能力，可作为深度学习训练的平台，

可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统，帮助完成基本的深度学习模型

二、复杂深度学习模型，腾讯云GPU服务器具有强大的计算能力，可以将

GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储

COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，、视频编解码，可以采用GPU服务器进行渲染，利用 GPU 加速器指令，让数以千计的核心为您所用，加快图形图像编码渲染速度。

这些是一些可以用到GPU服务器的场景，所以如果您的使用需要比较高端，建议还是使用GPU服务器。

现在基本上都会选择云服务让电脑上云，租用云服务器的方式来完成深度学习领域需要的高配电脑服务。

总体而言，NVIDIA目前最适合深度学习的GPU是RTX3080和RTX3090。RTX系列显卡对于深度学习来说最大的优势在于专为神经网络设计的运算单元——Tensor Core（张量核心），而RTX30系列性能的提升是上一代产品图灵架构的2倍。

根据测评参数，NVIDIA旗舰显卡RTX3080拥有8704个CUDA核心，272个TMU，88个ROP，以及68个SM。Tensor Core数量达到544个，RT Core为136个。

其中，被称为GPU“猛兽”的RTX 3090 使用代号为 GA102 的核心，和前代泰坦一样拥有 24G 显存，但型号升级为 DDR6X（镁光提供），显存速度 195Gbps，384bit 位宽，拥有 10496 个等效 CUDA 核心，相比 GeForce RTX 2080 Ti，3090 的核心数量增加一倍不止。

不过，自2020年9月上市以来，RTX3080和RTX3090一直处于一卡难求的状态，市场价更是涨了7倍，而供货商甚至无法预测具体的供货时间。

对于企业和实验室的科研人员而言，要在预算范围内购买最新的GPU，特别是RTX3080和RTX3090这类旗舰显卡难以实现；进行整机配置时，需要考虑多个因素，比如电源、机箱体积，主板的PCle卡槽等，这时候，云电脑在GPU算力上的选择则更为灵活和方便。