深度学习GPU云服务器平台选哪家好?
2022-04-18 15:57:11
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来源:One cloud
摘要:     深度学习GPU云服务器平台选哪家好?每当我开始一个新的项目时,我发现自己一次又一次地创建一个深度学习机器。从安装Anaconda开始,最后为Pytorch和Tensorflow创建不同的环境,这样它们就不会相互干扰。而在这

深度学习GPU云服务器平台选哪家好?每当我开始一个新的项目时,我发现自己一次又一次地创建一个深度学习机器。从安装Anaconda开始,最后为Pytorch和Tensorflow创建不同的环境,这样它们就不会相互干扰。而在这中间,你不可避免地会搞砸,从头开始。这种情况经常发生多次。


深度学习GPU云服务器平台http://www.hkonecloud.com/aliyun/gpu.html


在具体的论述之前,先说几个结论:


1、目前只有Nvida GPU能完整的支持深度学习,所以请购买较新的nvidia显卡(pascal、turing架构以上)


2、GPU上的投资回报比基本呈线性变化,因此可以按照自己的需要配置不同GPU。


3、保持工作站长期稳定工作需要一个靠谱的电源,所以在电源选择上追求稳定。


4、在现有预算下,GPU>CPU=RAM>=SSD


深度学习GPU云服务器平台


为什么要为深度学习专门配置GPU云服务器?


1)深度学习需要大量的并行计算资源,而且动辄计算几天甚至数周,而显卡(GPU)恰好适合这种工作,提供几十上百倍的加速,性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务,所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构,使用GPU完成训练任务。


2)如今即使使用GPU的深度学习任务也要持续数天乃至数月(取决于数据规模和深度学习网络模型),需要使用单独的设备保障保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。


3)独立的深度学习工作站(服务器)可以方便实现实验室计算资源共享,多用户可以在个人电脑编写程序,远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源,减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。


总结教训后发现,如果是长期使用GPU服务器,建议选择带显卡的硬件服务器,综合性能也比较好。如果是用来进行短周期或者临时使用,建议租用云服务器,既方便又快捷,可按需购买,可以节约成本。与传统的服务器相比,GPU服务器主要服务于以海量数据为特征的高性能计算,有以下三个应用领域:


通用计算:把 GPU 强大的浮点运算能力应用到深度学习训练/推理,科学计算等场景。


图形图像处理:GPU 的传统用途,在云上面主要应用在高性能设计办公(CAD/CAE),云游戏等场景。


视频编解码:GPU 一般都集成了专用的视频编解码硬件单元,相比 CPU 提供了更快的视频处理速度,是目前网络视频流处理的高性能选择。


那么咱们应该如何选择GPU云服务器呢?


就GPU海量计算而言,阿里云是国内首选。阿里云的GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务,最适合AI深度学习、视频处理、科学计算、图形可视化等应用场景。


当然除了阿里云GPU服务器以外,如果觉得阿里云GPU价格成本高了,追求低成本,可选择c5,g5,c6系列服务器,低至0.26折,计算性能不错,还可领取代金券,官网活动参考:一心云租用GPU,因为一心云的GPU环境几乎都是配置好的,而且远程操作相对方便且没有噪音影响自己。


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