求云服务器推荐?
2024-11-19 阅读 116
更新于 2024年11月22日
其实遇到挺多学生来咨询的，不过大部分人看到GPU服务的价格都是望而却步，希望我的回答能对你有所帮助。
先简单扫盲一下，方便大家能看懂：CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA GPU的并行计算能力来加速计算密集型任务，特别是在深度学习领域。RandLA-Net和KPConv是两个典型的深度学习项目，它们利用CUDA来加速点云处理和3D点云分割任务。
CUDA只能在有NVIDIA显卡的电脑上运行，不过比较烧电脑，慎用，方法可以直接去问一下AI。
回到主题，题主需要用云服务器来运行CUDA。推荐如下：
阿里云：g5 和 g6 系列实例，提供高性能的GPU支持。
例如，g5.2xlarge 或 g6.2xlarge，配备NVIDIA Tesla V100或T4 GPU。
腾讯云：S2 系列实例，提供高性能的GPU支持。
例如，S2.LARGE8，配备NVIDIA Tesla P4 GPU。
华为云：S3 、P2系列实例：提供高性能的GPU支持。
例如，s3.large.2，p2.8xlarge.12配备NVIDIA Tesla P4或V100 GPU。
天翼云：G2 、G3系列实例：提供高性能的GPU支持。
例如，g2.2xlarge，g3.8xlarge配备NVIDIA Tesla P4或V100 GPU。
AWS：p3 系列实例，提供高性能的GPU支持。
例如，p3.2xlarge，配备NVIDIA Tesla V100 GPU。
Google Cloud Platform (GCP)：n1 系列实例，提供高性能的GPU支持。
例如，n1-standard-4，配备NVIDIA Tesla T4 GPU。
CUDA的配置要求：
GPU型号：至少需要一块支持CUDA的NVIDIA GPU。常见的入门级GPU包括NVIDIA Tesla K80、Tesla P4等。显存：至少4GB显存。对于简单的任务，4GB显存可能足够；对于复杂的模型和大数据集，建议16GB或更高显存。
CPU核心数：至少2个核心。对于复杂任务，建议4个或更多核心。主频：建议2.0 GHz或更高。
内存RAM：至少8GB RAM。对于复杂任务，建议16GB或更高RAM。
存储空间：至少50GB SSD存储空间。对于大型数据集和模型，建议100GB或更高存储空间。
操作系统Linux：推荐使用Ubuntu 18.04 LTS或20.04 LTS。虽然Windows也支持CUDA，但大多数深度学习框架和工具在Linux环境下运行更为稳定和高效。
省钱方式：所有的GPU服务器都是相对比较贵的，一个月动不动几大千，对于学生来说还是很有压力的。所以推荐学生若是有需求的话直接走：抢占式实例吧。（抢占式实例就类似竞拍，价高者得，而且是按小时付费的一般都在几毛钱到十几块不等）
如果是有数据存储的需要，搭配一个对于平台的存储产品，这种一般就几百块一年，完全够用。
以上，希望对你有帮助，可以找一些服务商咨询一下。
可以看看雨云的GPU云服务器，TeslaP40 显卡，支持cuda，可以几块钱试用一天，临时用一下还是挺划算的。
这个涉及到GPU的服务器，目前的GPU服务器动不动大几千，还是很贵的。
建议可以试试云厂商的GPU算力服务，就是你不用直接买GPU，类似于轻量服务器与服务器的差别。
这个是【腾讯云】的GPU算力，15天68元起，支持丰富环境一键部署。如果是临时使用，真的不建议直接买GPU的云服务器。
高性能应用服务 HAI——更易用的GPU智算服务现在的GPU真的好贵啊，有没有哪位大哥分享一下还有没有更加优惠的的？我也想知道。
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谢邀 如果你需要GPU服务器基本上 市面上没有什么推荐的。价格上 还不如自己组装一台有独显的主机
