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。

腾讯云GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的应用于深度学习、科学计算等多种 GPU 计算场景的快速、稳定、d性的计算服务。 GPU 云服务器提供和标准云服务器一致的管理方式，管理方便快捷。同时，GPU 云服务器还提供出色的图形处理能力和高性能计算能力，拥有极致的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。计费方式有两种，一直是按量，一直是包月包年，最好是找腾讯云蓝色航线去了解比较好，他们特别专业，也有最低优惠。不过缺点就是太热情了。

首先要确定一点是你的需求是什么，要用来干嘛，这里我简单列举一下最近云霸天下IDC服务商比较值得上手的几款给你做做参考：
推荐配置 点击购买服务器
一，1核2G 1M带宽=995元/年 2985元/3年（适合新手入门建站，同时在线100以内 ）
⚠️价格相对于其它服务器来说这是特别低的一款，所以cpu性能上做了一定的限制，当然并不影响新手朋友建站使用；
二，2核4G 1M带宽=545元/年 1227元/3年（个人企业公司都行，同时在线100-200 ）
⚠️这个款的服务器在同类型当中比较出色，因为服务器硬件配置2核4G基本满足中小型网站的搭建，带宽上面可以自由增加；
三，2核8G 5M带宽=2070元/3年（可放多个站点 并不影响带宽，同时在线1000-2000）
总的来说这是目前我个人觉得非常不错的一款，硬件、带宽都达到了一定的高度，做一个大型门户站也是没问题的，而且就以后的发展来说这一款要相对性价比高一些；

既然说了大型，首先要考虑的就是高用户并发的情况。这就需要结合你实际用户端应用场景，视频都双向传输和简单的低通量的文本交互一定不是一个概念。做大型的系统，还要考虑平时的情况和突发的高占用率情况。

首先我们先对应用做一个分类：

1高带宽消耗累应用

这个方面的代表就是直播相关或网络教学领域。直播系统的大体原理，主播手机采集音视频、编码，然后推送一个视频流给服务器（实际上是一个做了负载均衡的视频服务器矩阵组）。然后负责实时流媒体数据流接收的服务器，会将流媒体数据流推送给分发服务器（现在有现成的CDN,这样开发难度就小了很多。）然后观众申请观看的时候，分发服务器就会将所申请的时时流媒体推荐给客户。

这么粗糙的应用就可能包换用户端权限管理服务器组，业务调度服务器组，不同区域IDC建立的接入服务器组，不同区域IDC建立的分发服务器组，分等级的数据存储服务器组，ai内容审核服务器组（基于分流实时分析，预设内容审核规则），归档视频存储服务器组，短视频评级推荐服务器组，应用兴趣行为分析服务器组。客户在请求交互的时候可能还会有一些缓冲的队列呀，nosql之类的（redis，memcache）。各组服务器的规格和数量都是根据同时并发的情况定的，在程序开发好的时间可以通过自动化的方式模拟高并发，再通过查看分析瓶颈，而对前期的规划做出合适的调整。

有些时间还要实现不经过分发，交互直通以降低延时。pk的连线的时候，太高延时是接受不了的。这个就不继续展开了。

还有网盘类应用也也很多类似，只是延时要求没那么高。传统的视频网站也是基本相同原理。

传统的微博也是类似的分发机制。

2低延时需求型

这方面一般是以网络游戏为主。对于一些点电子竞技类的应用，做到80ms以下的低延时是必须。服务器的核心响应速度和带宽的低延时是重点。这种服务器最好可以独享一条专线，或者在虚拟网络系统中设置一个更高的优先级，数据线优先同行也会尽可能的降低延时。至于服务器组之间的vpc也应该有一个更高的通过优先级，以保证服务器之间的访问延时极地。这种应用服务器，最好要支持核心运算，不过这个要开发的架构支持。

再就是后期用户量大的时候，做更新包下载的时候会采用分发服务器（CDN）。

3高突发的缓冲

这种都是电商网站，平时就是讲全段应用服务器做彼此依赖，后端选择一个大吞吐，大并发的后端框架（京东使用的go语言对高并发和数据挖掘就有很多优势，我也刚开始学习）。这种系统网元架构就简单很多，传统的负载均衡后挂着不同模块的应用服务器组，然后经过缓冲服务器组，之后到达数据服务器组和APIGateway。

日常的应用都是没啥问题，都是因为一些节日或促销，或爆款等发生临时性数据 *** 作的拥堵。解决这种缓冲都方式有很多，比如临时快速读写缓存，消息队列等。甚至开发总线通信队列等待机制，很多解决方案。

现在系统本身的规划和后期都优化都有许多解决方案，现在的瓶颈往往是系统间的交互通信。

服务器种类各云服务商都称呼也不一致，总体说分为轻量应用服务器，负载均衡服务器，超算服务器（CPU和GPU两个方向,后者也常常被成为图形处理服务器。）数据服务器（常见的版本都有），文件服务器（nas和oss），分发服务器，缓冲服务器，数据分析服务器。我项目中使用大大类就这些了，也许有些我没用过和不知道的，希望大家在讨论区补充纠正。

希望对你认知有所拓展。

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，简称 GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，一般适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。

通常，GPU云服务器厂商提供和标准云服务器租用一致的管理方式，可以有效解放用户的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

gpu云服务器的适用场景

适用于深度学习训练和推理，图像识别、语音识别等；计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等；高清视频转码、安防视频监控、大型视频会议等；三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真（CAD/CAE）、医学成像、游戏测试等等。

gpu云服务器的使用性能

GPU云主机突破了传统GPU，能发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中，性能比传统架构提高几十倍。用户无需预先采购、准备硬件资源，可一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，能有效降低基础设施建设投入。

以上是关于GPU 云服务器的相关介绍。

市面上有很多GPU租赁平台，褒贬不一，价格不一，那么多云平台，我们应该怎么选择？选择一款好的租赁平台，主要看以下因素：1、价格2、服务3、配置在这里，推荐大家使用渲大师平台：渲大师是一个比较亲民的GPU算力平台，具备自建渲染农场，总 GPU 数量2000+，提供香港及中国内地的渲染农场，支持渲染及深度学习使用场景，配套主流的软件，模板，集群功能，快速提升算力。感兴趣点击此处

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CPU：
首先确认您的模型是否需要CPU的计算力
深度学习训练，4GPU主流配置10核CPU，8GPU建议配置12核以上
内存：
显存的总和再加32G基本能满足需求（如4卡3090显存总和为96G，加32G等于128G）
硬盘：
机械盘不能满足大部分模型数据读取，推荐480G SSD做为系统盘，热数据用SSD存储，冷数据用机械盘
GPU：
Geforce系列可用于深度学习，Tesla系列 深度学习 高性能计算，Quadro系列绘图渲染
选择GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以去官网了解一下

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