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租赁云算力平台初步调研对比【AI Studio、MegStudio、Colab、Featurize、AutoDL】 - 知乎

租赁云算力平台初步调研对比【AI Studio、MegStudio、Colab、Featurize、AutoDL】 - 知乎首发于科研工具切换模式写文章登录/注册租赁云算力平台初步调研对比【AI Studio、MegStudio、Colab、Featurize、AutoDL】YTLL慕斯先上结论，目前在用的是Featurize的服务器。Featurize最主要的优点：便宜(已知相同配置下的最低价)、方便(环境已经提前安装好了tensorflow和pytorch)、多元(GPU和CPU机器都很多选择)、人性(有20G免费云空间，重开一台服务器不会完全清空上一台服务器的数据)。他家的售后也很负责，售后群里有问题1h-2h内就有回复。【2021年9月更新】长时间训练服务器比较容易掉线（训练中断很影响效率），以及训练大模型时服务器的内存和显存确实小（甚至不得不先下载一部分云端数据后删除，才能让服务器继续训练）。使用云服务器跑数据，请切记数据安全问题，如果数据涉密真的不建议上云。下面开始正文~一、Featurize【收费不贵研究生工资可承受】开发公司：Featurize官网网址：https://featurize.cn/官方文档：https://docs.featurize.cn/平台框架：没有框架限制，每次使用不需要自己配置框架和环境，有配置好的tensorflow和pytorch框架环境。算力配置：基本GPU机型都有，同时还提供CPU机型。计费方式：据我所知，目前为止的全网每小时最低价。远程连接：支持远程SSH链接任务提示：没有任务完成的提示，可以通过公众号捆绑手机，账户余额不足会收到提示。用户体验：【优点】(1)每次使用不需要自己配置框架和环境，有配置好的tensorflow和pytorch框架环境。(2)支持多种深度学习框架，不限制平台上运行的框架种类和版本。(3)据我所知，目前为止的全网最低价(每小时)。(4)云服务器比较稳定，不像colab动不动掉线停止训练。 (5)售后及时，售后群里的问题都能及时解决。(6)【2021年9月更新】界面UI更美观了，提供的功能更人性化。【缺点】(1)服务器的数量不够用，性价比较高(2080Ti、3060之类的)的服务器机型经常抢不到。 (2)不能白嫖，长期使用还是一笔花销。 (3)上手需要一定知识储备和门槛，云端配置和本地配置存在一定差异。(4)存在数据安全问题，数据上传到云服务器存在泄露的风险。(5)【2021年9月更新】长期训练服务器掉线的频率增加了，服务器的稳定性有所下降。包天训练，几个小时不管上去一看好几次504错误。也有可能是显存或内存不够的问题。他家服务器分配的显存和内存，和别家动辄好几十G的相比确实显得有点小。二、AI Studio【免费但框架受限】开发公司：百度官网网址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/index官方文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/Tk39ty6ho平台框架：百度自研-飞桨PaddlePaddle 环境仅支持百度的paddlepaddle框架，不支持安装主流tensorflow和pytorch框架。算力配置：Notebook项目配备Tesla V100高级算力资源，支持基础版(CPU环境)与高级版(GPU环境)两种模式选择，默认为基础版，选择完毕点击确认。计费方式：无直接收费方式。AI Studio上的GPU算力获取方式主要是运行项目自动获取、分享拉新赢算力以及运营人员手工发放三类，算力卡单位为点，每点可使用高级版算力2小时或至尊版算力1小时。远程连接：支持SSH远程链接任务提示：没有任务完成提示用户体验：【优点】(1)不充钱就能享受Tesla V100，对于学生和新手用户十分友好。(2)平台配置的相关教程和支持的开发环境比较丰富，人工智能课程有完整的学习路线。(3)作为国产深度学习框架，与其他国产框架相比，相关学习资料相对较多。(4)每次开启项目都提前安装了可以使用的稳定框架及环境，无需自己配置。【缺点】(1)环境仅支持百度的paddlepaddle框架，不支持安装主流tensorflow和pytorch框架。(2)存在数据安全问题，数据上传到云服务器存在泄露的风险。(3)开源社区贡献者较少，自研框架目前仍存在应用短板和部分BUG。(4)深度使用用户会存在算力不够的问题。三、MegStudio【免费但框架受限】开发公司：旷视官网网址：https://studio.brainpp.com/官方文档：https://megengine.org.cn/doc/stable/zh/development/index.html平台框架：旷视自研-MegEngine环境仅支持旷视的MegEngine框架，不支持安装主流tensorflow和pytorch框架。算力配置：实名认证后在项目启动时选择算力。同时提供CPU机型和GPU机型。计费方式：无直接收费方式，通过每日打卡或参与官方活动获得免费的算力资源。每次项目运行消耗算力卡。远程连接：支持SSH远程链接任务提示：没有任务提示用户体验：【优点】(1)平台提供了包括Bert、ResNet等常用模型的现成代码，可以直接在notebook中复制调用，为模型学习者提供了极大的便利。(2)支持代码版本回滚，方便进行代码版本管理。(3)每次开启项目都提前安装了可以使用的稳定框架及环境，无需自己配置。(4)产品生态完整，同时配套提供模型和数据云平台，有完整的AI生态链。【缺点】(1)环境仅支持旷视的MegEngine框架，不支持安装主流tensorflow和pytorch框架。(2)存在数据安全问题，数据上传到云服务器存在泄露的风险。(3)开源社区贡献者更少,框架更新不及时。(4)与成熟的tensorflow和pytorch等框架相比，提供的常用API种类不够丰富。(5)作为国产深度学习框架相关学习资料相对较少。(6)深度使用用户会存在算力不够的问题。四、Colab【免费但需要科学上网且不稳定】开发公司：谷歌官网网址：(需要科学上网)https://colab.research.google.com/官方文档：(需要科学上网)https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb平台框架：没有框架限制算力配置：Colab是我已知目前唯一可以提供TPU算力的平台。Colab 中的可用 GPU 类型会不时变化。只有这样，Colab 才能免费提供这些资源。Colab 中的可用 GPU 通常包括 Nvidia K80、T4、P4 和 P100。无法选择在 Colab 中连接的 GPU 类型（后台会自动分配算力）。Colab 提供可选的加速计算环境，包括 GPU 和 TPU。在 GPU 或 TPU 运行时中执行代码不一定代表将使用 GPU 或 TPU。如果想要更稳定地使用 Colab 最快的 GPU，用户可以订阅 Colab Pro或者Colab Pro+。计费方式：有免费版，但是免费版有很多限制。目前还有Pro和Pro+可以选择。但是Pro和Pro+业务没有面向中国开放，同时购买需要海外银行卡(VISA等)，不能使用国内的支付方式(微信、支付宝等)。详细计费配置问题参考官方说明。远程连接：Colab可以直接运行在用户的Google云端硬盘上，建立的notebook最长生命周期可以达到 12 小时。笔记本如果处于空闲状态的时间过长，也会与虚拟机断开连接。虚拟机的最长生命周期和空闲超时行为可能会随时变化，也会根据您的使用情况调整。任务提示：chrome浏览器会有当前任务运行完成的提示用户体验：【优点】(1)免费的GPU和TPU资源。Colab是目前我知道的唯一可以提供TPU算力的平台。(2)支持多种深度学习框架，不限制平台上运行的框架种类和版本。(3)基于google具有完备丰富的开源社区，有很多经验丰富的人士可以为开发提供帮助。【缺点】(1)云端训练经常掉线，即使花钱也不能买到稳定的训练环境。(2)需要掌握科学上网的知识，具备一定门槛。梯子不稳定，可能会造成模型训练掉线。(3)Google不能很好保障用户隐私，数据上传到国外的服务器，存在较大泄露风险。(4)Pro和Pro+业务没有面向中国开放。(5)购买服务需要海外银行卡，不能使用国内的支付方式。(6)每次使用需要重新配置框架和环境。关于colab的其他问题还可以参考这篇：Colab搞了个大会员，每月50刀训练不掉线，10刀会员：我卑微了？五、AutoDL【体验中待补充】编辑于 2022-10-17 13:01AI算力图形处理器（GPU）科研工具赞同 6934 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录科

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当前有哪些用于深度学习的低成本的算力（GPU）租借平台？ - 知乎

当前有哪些用于深度学习的低成本的算力（GPU）租借平台？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册生活图形处理器（GPU）计算机视觉深度学习（Deep Learning）算力当前有哪些用于深度学习的低成本的算力（GPU）租借平台？深度学习喷井式爆发，出现了很多算力租借平台，但是费用一般都比较高，大家有没有推荐的成本比较低的GPU租借平台。显示全部关注者237被浏览542,402关注问题写回答邀请回答好问题 211 条评论分享42 个回答默认排序Leoch 关注DL方向穷学生一枚。个人推荐MistGPU，用了很久了。界面清爽，简单直接，上手快。费用方面3块/h 能租到1080T 11g + 50 ram。而且有活动，分享链接给好友注册后，双方都能得到8元优惠券，可以无限叠加～不说了，继续苟去了=.=界面清爽直接，不用绕弯弯jupyter、命令行、代码编辑器（vscode）都和本地没区别发布于 2020-05-12 00:59赞同 149 条评论分享收藏喜欢收起Joyce深度学习，真好玩（苦笑关注体验过的算力平台不少，但真正稳定又便宜的，可以试下恒源云，预装了镜像环境，内置了上百个数据集，oss数据传输速度1-3g/min以下是本人根据官方的机器市场，绘制的价格表，比较直观，供大家参考一下，总体来说，3060和3090性价比高，对于深度学习鹅，还是很友好的吧编辑于 2022-05-23 19:49赞同 101 条评论分享收藏喜欢

个人gpu算力出租选哪家平台？ - 知乎

个人gpu算力出租选哪家平台？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册图形处理器（GPU）算力个人gpu算力出租选哪家平台？个人gpu算力出租选哪家平台？显示全部关注者17被浏览112,150关注问题写回答邀请回答好问题 2添加评论分享5 个回答默认排序Finovy Cloud已认证账号关注您好，很高兴能为您解答。确实，这几年市面上出现越来越多GPU云服务器的租赁平台，它们价格不一，五花八门，有优质的GPU平台，当然价格会很高，也有一些价格便宜的GPU平台，却打着低价的旗号进行割韭菜。但是，正是因为当下的GPU市场发展如火如荼，也出现良莠不齐、鱼龙混杂等现象，所以，对于入门学员来说，选择一款性价比高的GPU租赁平台尤为重要。大多数GPU算力平台太贵，虽然可以白嫖，但是不适合长期使用。可以根据你长期使用的需求：是个人的深度学习为主，还是团队机构的大规模运算？不同的使用需求对应不同的配置需求。在了解GPU算力价格之前，我们来了解什么是GPU算力价格！GPU计算是使用GPU（图形处理单元）作为协处理器来加速CPU，以加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA 率先推出，现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行。GPU通过卸载一些计算密集且耗时的代码部分来加速CPU上运行的应用程序。应用程序的其余部分仍在CPU上运行。从用户的角度来看，应用程序运行得更快，因为它使用GPU的大规模并行处理能力来提高性能。这被称为“异构”或“混合”计算。CPU由4到8个CPU内核组成，而GPU由数百个较小的内核组成。它们共同运作以应对应用程序中的数据。这种大规模并行架构为GPU提供了高计算性能。有许多GPU加速的应用程序提供了访问高性能计算（HPC）的简便方法。现在市场上GPU算力租赁的竞争非常激烈，为了吸引用户，很多云平台会推出一些免费的GPU算力租赁。真实的目的，是他们打着“免费”“便宜”的口号进行云平台的宣传。与其说想要找一款便宜的GPU算力租赁，还不如说找到一款性价比高的GPU算力租赁平台。配置高，稳定，安全，平价是我们选择一款GPU算力的关键。想要了解更多相关信息，欢迎访问渲大师官网：https://www.xuandashi.com/发布于 2022-07-11 16:37赞同 31 条评论分享收藏喜欢收起无言以对AI人工智能影像、AI合成、AI数字人、AI合成主播关注白嫖免费的Tesla V100s 无言以对：免费GPU服务器白嫖Tesla V100 32G的深度学习显卡 - 移动九天 • 毕昇发布于 2022-07-11 16:53赞同 2添加评论分享收藏喜欢

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【炼丹炉】一个性价比很高的算力租用平台 - 知乎

【炼丹炉】一个性价比很高的算力租用平台 - 知乎切换模式写文章登录/注册【炼丹炉】一个性价比很高的算力租用平台量子超感Winner takes all前言最近疫情期间在家一边摸鱼一边炼丹，奈何学校实验室的服务器最近在升级所以连不了，而我自己带N卡的笔记本又留在宿舍没带回来，只带了一个轻薄本回家，跑大模型是不可能的，所以就一直各处在寻找性价比高的GPU租用平台，Google、AWS、百度还有一些其他平台提供的炼丹炉都尝试了一下，但或多或少都存在一些问题：有的价格比较贵，而且支付方式麻烦有的访问国外网址速度受限，容易断有的必须使用特定的深度学习框架总之都不能愉快地炼丹。于是开始在知乎上各种搜索与尝试，发现了一家国内算力平台，体验了一下感觉还不错:1024算力实验室使用体验先看一下炉子配置如何，列举部分：RTX2080GTX1080Ti基本上都是GTX1080Ti、GTX2080、RTX2080/RTX2080Ti这些显卡，当然也有更土豪的Tesla V100这样的，只不过数量比较少，总体来说机器配置还是挺不错的。新用户送2400DBC，报着探索(白嫖)的精神，我跑了几个网络体验了一下。机器的GPU种类很多，而且预装好了环境，也可以自定义安装虚拟环境。连接很稳定，不会出现丹炼着炼着炉子就熄火的现象，而且炼丹速度很快。免费的嫖完了后，试了一下付费的目前1080Ti、2080Ti大概1-2RMB/h，良心价，贫民窟炼丹师的福音。支付方式比较方便，支付宝、微信。如果使用完后账户还有一定余额的话，数据会保存7天。具体操作步骤创建钱包账号，因为这个平台使用虚拟币DBC（不建议炒币）结算，注意保存好自己的密钥。绑定邮箱账号，先充个几毛钱，接着邮箱会收到验证码，一般是一个小数，其实也就是你需要为绑定邮箱支付的DBC数量。打开机器列表选个一个机器使用，可以选择GPU型号、数量，机器有预装的环境和包，也可以自己配置。然后会验证环境，会收到一封邮件，包含服务器的IP、端口、用户名、密码，以及一些其他信息和注意事项。详细操作步骤见：小超：我建立了专属 GPU 云服务器租用平台！便宜、好用、速来！机器学习，深度学习，免费得gpu算力！几个小tips每次租的时候先多租一点时长，等你炼好丹后再去提前退租，这样只会消耗实际时长的DBC，剩余的DBC会打回钱包。可以先租CPU模式(费用比GPU模式更低)，然后登入服务器配好环境导上模型和数据集，然后进网站改租为GPU模式再开始训练模型。训练完了后，查看或者下载数据再改租为CPU模式。比起Xshell，jupyter，我更建议用VSCode(宇宙最强·编辑器·目前没有之一)连接服务器，不像PyCharm远程连接服务器需要专业版是收费的，VSCode是完全免费的，安装一个Romote SSH插件然后把服务器IP和Port填到配置里就完事了。VSCode有丰富的插件支持，还能直接将插件安装到远程服务器上，用VSCode连接与调试远程服务器真的非常方便，是坠棒的。传输数据集可以用该平台提供的私人网盘nextcloud，连上服务器可以实时同步文件，我们练好的丹可以实时同步到本地机器，减少模型下载时间，节省DBC。由于众所周知的原因，国内git clone会出现很慢很慢的情况。有一个简单的解决方法：去码云注册一个账号并且绑定你的github账号，在github上fork你想clone的仓库代码，然后在码云的仓库里选择直接从github仓库导入，这样你码云的仓库就出现了该仓库，对其git clone速度就会变得很快了。目前来看，这家平台的算力价格还是挺便宜的，适合学生党，如果你最近很缺算力也缺money又很想舒舒服服地炼丹的话可以尝试一下。祝炼丹愉快！编辑于 2020-04-03 17:02显卡深度学习（Deep Learning）算力赞同 8713 条评论分享喜欢收藏申请

有哪些可靠的算力租赁平台推荐？ - 知乎

有哪些可靠的算力租赁平台推荐？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册平台B2C 平台比特币 (Bitcoin)租赁算力有哪些可靠的算力租赁平台推荐？有哪些可以租赁算力的收费平台，性价比高的，实惠好用一些的？显示全部关注者3被浏览1,311关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享3 个回答默认排序书生李白探索如何在投资上实现财务自由，欢迎私信交友。关注最新A股算力租赁格局（算力租赁人气龙头）发布于 2023-12-02 22:06赞同 1添加评论分享收藏喜欢收起新环张小生虚拟现实，人工智能深入研究者关注一，算力有多重要。可能很多人并不完全明白算力是什么，只是简单的把它与“挖矿”，“智能驾驶”，“虚拟现实”，“人工智能”等新兴技术挂钩，认为它诞生于数字技术，只应用于高科技行业。可事实上，“算力”之于这个时代的重要性，如同农业时代的土地，工业社会的能源，互联网时代的网络。它是这个时代最底层的技术，也是最底层的资源。对于算力的书面定义网上有很多，这里就不赘述，我只举个浅显易懂的例子相信大家就能明白。当你走在熙熙攘攘的街上时，你是如何判断周围的人是会撞到你，还是与你擦肩而过的呢？首先你通过视觉，听觉等感官，收集了自己与周围人的大小，位置关系等信息。这是你从小到大成长时，慢慢学会的一套关于这个世界的常识（这里其实就是大模型训练的逻辑）。接着，如果你具备思考能力的话，你是可以筛选并处理感官传递给你的这些信息的，比如附近哪些人和事物对你的行进路线影响最大，街道两边的小摊贩并不会影响到你等等。如果你思考力足够强大的话，你便能同时分析和计算出自己与周围其他人的速度和运行轨迹，并得出自己将与周围人是将擦肩而过还是发生碰撞的结论。但是如果你思考力超级强大的话，你不仅可以分析出周围人的行进轨迹，你甚至能预判人群中每一个人即将发生的事情，并对接下来可能发生的一场车祸做出正确的规避行为。这里的思考能力，就是算力。它是你有效行为和正确决策的基础。明白了算力我们再来说说它是否真的只是存在于新概念，或者高科技当中。仍然是举一个简单的例子：大家知道电力的运输的储存一直是个让人头疼的问题，为了更加合理有效的供电，供电机构是会根据用电对象的用电习惯和用电权重去调配电力的供应。而为了得到更加精准的数据和作出最佳的调配方案，供电机构需要收集，筛选和分析海量的数据，而这些都需要庞大的算力来支撑。所以我们不难发现，算力是可以应用到很多传统，民生行业的，并且它已经发生在了我们衣食住行的方方面面。购物，餐饮，旅游，出行，医疗，支付等等，这些行业如今能变得越来越高效的底气，是因为有庞大的算力在支持和推进。它并不只是在给各个行业赋能，而是扎扎实实的在支撑和推动着社会的进步。或许有人会觉得我夸大其词，过分强调了算力的重要性，但大家仔细分析一下下面这些事情背后的原因，便会明白我的判断一点也不夸张了：1，英伟达的市值先后超过亚马逊、谷歌，现在仅次于苹果和微软等超级巨头。2，在SORA爆火出圈后，山姆奥特曼决定筹集7万亿美金，打造AI专属芯片。3，我国：国务院国资委：中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，加快建设一批智能算力中心。4，米国：计划投资26亿美元在6年内建设NAIRR基础设施。这些现象的背后，只为一个东西——算力。二，为什么会有算力租赁市场也许有朋友看完上面的话会说，既然算力这么重要，咱们做芯片干不就完事了吗？事情当然不会这么简单。一个原因是众所周知的芯片被卡脖子问题。硬件技术的差距是很难短时间内攻克的，要么能像电动汽车迭代燃油汽车那样实现弯道超车，要么就只能一步一个脚印，花费大量资金，优秀人才去研发，去追赶。因此普通过的中小型商户和企业是很难进入这个赛道的。第二个原因则是自己部署算力中心对于中小型企业来说性价比不高。一个是原因是能源裹挟地理位置的原因。算力除了硬件设施以外，还需要消耗大量的水能和电能，这就导致了算力中心想要控制成本必然会往西南扎堆。另一个原因则是建设和运维所需要的技术跟人才会加重中小企业的运营成本，就如同一个做手机APP的公司，非要自建一家移动网络中心。第三个原因是大环境。人类文明的发展从来都是加速迭代的：石器社会到农业社会历经约1.5万年，农业社会到工业社会用了差不多几千年，工业社会到互联网社会用了大约两百余年，而互联网社会到现在的人工智能社会，仅仅只用了数十年。没有人敢说下一个新时代会在接下来的哪一天诞生，哪个国家又能踩中人类文明进程的风口，掌握关键技术的话语权。我们唯一能够确认的是：时间迫在眉睫！在这种大背景下，国家层面的竞争已经不是ZF能够独立应付的了，这需要举全国之力集中去做一些事情。而这，也就无限拔高了中小企业入局的门槛。第四个原因，随着人工智能的赋能，就如同互联网对自媒体的赋能，未来每个人都可能成为一个超级个体，整个社会对算力的需求将空前旺盛，但是算力中心的建设仍然是不适宜个人去组建的。因此，对于需求者来说，跟自建算力相比，租赁算力性价比更高，更灵活，是目前的最优解。三，国内算力租赁市场有哪些优秀品牌。说到这个问题想必大家第一时间想到的就是BAT，华为和字节几家龙头企业。他们的实力毋庸置疑，但是高昂的价格和严苛的游戏规则却并不适宜中小企业或者个人部署。以下是我亲测的几家性价比较高的算力租赁公司：1，商汤。商汤在大模型和算力技术上的成就其实并不比几家大厂差，在AIGC圈内也非常有话语权。2，数聚算力。数聚算力前身是一家做大模型的公司，现在转战算力租赁市场，在甘肃有自建算力中心，与多家芯片供应商有密切合作，其技术团队和硬件实力毋庸置疑。因此数聚算力的算力租赁是我目前用过性价比最高的一家。3，讯飞云。科大讯飞的星火大模型一度被认为是最有可能在中文理解能力上，追赶Chatgpt 的国产大模型，可见其背后的算力实力和技术团队的强大。4，金山云。金山是“老骥伏枥，志在千里”，誓要扛起老品牌再战江湖的大旗，所以在价格上有着非常大让步，利好用户。编辑于 2024-03-05 22:39赞同 2添加评论分享收藏喜欢收起

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根据用户需要，可指派专业技术人员提供模型代训练、咨询指导、代操作等增值服务，加速您的项目进度

智星云GPU算力平台训练、推理、渲染和测绘的最佳选择

云算力低投入、省空间、无电费、无宽带费

高速百兆光纤，随时随地访问不受约束

预装环境一键启动，简化环境配置

预装Cuda,cuDNN,Python,TF,Pytorch...

弹性增加GPU资源，业界最高性价比

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GTX 1080Ti 弹性

0.9/小时

11G显存(可配多卡)

8线程 Intel志强 CPU

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200G高速云盘(可扩容)

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Ubuntu1804/win10系统

预装环境(深度学习/渲染)

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RTX 2080Ti 弹性

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11G显存(可配多卡)

16线程 Intel志强 CPU

32G 高速DDR内存

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16线程 Intel志强 CPU

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24G显存(可配多卡)

16线程 Intel志强 CPU

32G 高速DDR内存

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Tesla V100 弹性

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32G显存(可配多卡)

16线程 Intel志强 CPU

32G 高速DDR内存

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A40 弹性

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48G显存(可配多卡)

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A800 NvLink

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80G显存(可配多卡)

16线程 Intel志强 CPU

32G 高速DDR内存

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A100 NvLink/PCIe

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80G/40G显存(可配多卡)

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32G 高速DDR内存

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H100/H800

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80显存(可配多卡)

16线程 Intel志强 CPU

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智星云为全球20,000+个人、高校和企业提供云端GPU算力服务

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身为高校老师需要不断做科研，所以服务器是必需的。智星云性能稳定，灵活易用，性价比高，机器众多，并且还可以提供代训练服务，自己会一直选择智星云。

叶老师

高校教师浙江

智星GPU云是移动办公的优质解决方案：本人经常出差，用笔记本写好配置，3D渲染任务放在远程，随时查看进度。无需购买高配电脑，性价比高！

徐毅

游戏设计师广州

使用了智星云的双卡2080TI云服务器，无需踩坑从头建环境，一键部署，训练速度快到飞起，让团队在最短的时间内完成了模型训练的任务，按时交付客户。

Vincent

项目经理上海

机器学习深度学习需要服务器。考虑到搭建一台比较耗时耗力，还占空间。网上搜了好几家GPU服务区供应商，最后选择智星云。客服小哥哥很耐心。价格也不贵。包月租用，使用操作非常方便。训练模型，智星云是个很不错的选择！

柔嘉

AI算法工程师上海

Managing a startup requires me to allocate every penny in the right place. AI-Galaxy GPU cloud computing enables our business with low cost and high stability. Love it!

Mike Potemski

AI创业者英国

这是我能找到的最具性价比的GPU服务器了，预装好的深度学习框架，让我从繁杂的配置中解脱出来。再加上优秀的计算性能，使我很容易完成了模型的训练。最后ps一下，工作人员很有耐心，总能及时帮我解决环境上的问题，所以强烈推荐给各位，如果要做深度学习，千万不要错过。

Frodo Du

AI算法工程师南京

智星GPU服务器自带tensorflow,pytorch,cuda等环境，无需配置环境，即可快速训练模型，并且支持ssh，vnc等多种连接方式，可以随时看到模型训练状态

岑东桦

软件工程研究生肇庆

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