- 如何為深度學習選擇 GPU 服務器?_目前哪里可以租用到GPU服務器?_gpu服務器出租價格
目前哪里可以租用到GPU服務器?
現在的服務器絕大多數甚至連顯卡都沒有,那比如這樣的圖形處理網站(深度學習類)Login | Deep Dream Generator除了自己搭建外可以租用到這樣的服務器嗎?
自己搭建的話聯網問題很大,而且初期成本比較高,哪里可以像租用網站/游戲服務器一樣租用到這樣的GPU服務器?
google:https://cloud.google.com/gpu/
阿里云:高性能計算HPC_數據預測_數據分析-阿里云
騰訊云:GPU云服務器 - 騰訊云
百度云:GPU服務器-百度云
google資費最低,百度處于內側,阿里云資費最高。配置上,google給的是K80,阿里云和騰訊給的是M40。
可以試試AWS的GPU實例,它是按小時算的,再加上競價實例,比國內包月制的gpu服務器劃算不少。
華為云,公測階段現在一小時一毛五左右,大概是p100的顯卡性能,16核心128g內存。
?gpu服務器出租價格
跟配置有關,配置越高,費用越高。 一般計算是全款/3年+少量的費用=年租
計費說明
包年包月:提前一次性支付一個月或多個月的費用。購買者具有 GPU 實例的使用及管理權限。
按量計費:計費時間粒度精確到秒,不需要提前支付費用,每小時整點進行一次結算。
GPU 實例包括網絡、存儲(系統盤、數據盤)、硬件(CPU 、 內存 、 GPU)。了解相關網絡價格可參考 網絡價格總覽, 了解相關磁盤價格可參考 磁盤價格總覽 。
GPU 云服務器提供三種實例類型:計算型 GN2,GN8和 渲染型 GA2 , 用戶可通過了解選型的配置與價格購買適合實際需要的 GPU 實例。
計算型 GN2
計算性能:
GN2.large 單機峰值計算能力突破 7T Flops 單精度浮點運算,0.2T Flops 雙精度浮點運算。
GN2.2xlarge 單機峰值計算能力突破 14T Flops 單精度浮點運算,0.4T Flops 雙精度浮點運算。
?
計算性能:
GN8.LARGE56 單機峰值計算能力突破 12 TFLOS 單精度浮點運算,47 TOPS 整數運算能力(INT8)。
GN8.7XLARGE224 單機峰值計算能力突破 48 TFLOPS 單精度浮點運算,188 TOPS 整數運算能力(INT8)。
GN8.14XLARGE448 單機峰值計算能力突破 96 TFLOPS 單精度浮點運算,376 TOPS 整數運算能力(INT8)。
渲染型 GA2
注意:
GPU 渲染型 GA2 現處于內測階段
?
計算性能:
單 GPU 最高可達 3.77T Flops 單精度浮點運算。
續費說明
包年包月類型 GPU 實例無法主動銷毀,到期后 7 天,系統將自動銷毀。
實例在到期當日關機并自動進入回收站并保留 7 個自然日,期間可選擇續費。7 個自然日后仍未續費則該實例將被銷毀。
支持在購買時設置自動續費。
建議到期前為實例進行續費,以防止其到期時關機導致服務中斷。有關續費的更多操作請參考 如何續費。
回收說明
GPU 實例回收,與云服務器 CVM 回收機制一致,具體可參考云服務器 CVM 實例回收。
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( 發表人:彭菁 )