阿里云怎么买服务器最划算

很多小伙伴可能都有在阿里云买服务器的经历，但是怎么买服务器最省钱呢？下面小编就为大家介绍下怎么在阿里云买服务器最省钱！

买服务器前先上网找找服务器代金券什么的，有时会找得到，还有云大使推广的话也可以有代金券领的

在买服务器之前，首先要明确你买服务器的使用用途以及时间最为重要。

比如你用的时间很少，只是做一个测试，可以买按量付费型的实例，用完后就释放，比较省钱而且灵活

但是如果你的使用时间超过1周，那么就建议买包年包月的了，因为按量付费的实例比包年包月的实例收费高，包年包月最低可以按周付款

接下来就是选择服务器的类型以及配置了，不同的类型价钱也不一样，比如通用型就比计算型便宜，入门型又比通用型便宜，这里是看个人的需求进行购买

选择合适的硬盘大小也会影响价格的高低，这里根据你的实际需求选择大小即可。硬盘也是服务器一笔不小的开支。

最后便是选择网络了，如果你的网络需要频繁使用，那么建议购买固定的带宽，那么这样算下来更划算，如果不是经常使用，只是偶尔联网，那么建议选择按量付费的。

一样的产品与服务，在不一样的主机商其价钱也是不一样的，所以主机侦探和大家说说影响服务器价格的因素：

1、美国服务器的配置

美国服务器的配置是直接影响着美国服务器价格的主要因素，不同品牌美国服务器、不同配置美国服务器的价格相差很大，性能上相差也很大。美国服务器CPU、内存、硬盘是根据业务的需求进行选择的，不同类型的业务或是同一类型的业务运营的情况对美国服务器CPU、内存、硬盘的需求都不一样。

2、美国服务器的防御能力

正规的IDC机房都会配备硬件集群防火墙过滤掉网络攻击流量，普通恶意攻击的网站直接使用美国服务器就可以了。若是对于特殊容易受到DDOS攻击、CC攻击的的金融行业、游戏行业就需要租用拥有单机防御的美国服务器了。防御越高，美国服务器租用价格也会越高。

3、美国服务器带宽

美国服务器带宽大小与美国服务器带宽方式都是直接影响着美国服务器价格。对于跑带宽的直播、视频、下载、素材网站来说，对于美国服务器带宽需求远远大于对美国服务器的其它需求，美国服务器的价格也主要体现在美国服务器带宽费用上。同时，共享带宽远远比独享带宽便宜。

4、美国数据中心环境

数据中心的等级不同，采用的网络设备(交换机、恒温机)等差别很大，所能提供的网络质量与之息息相关，自然等级越高的数据中心美国服务器租用的价格也会越高。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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