GPU算力租用平台推荐

10月前作者：Richard奇分类：Toy博客阅读(50) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GPU算力租用平台推荐。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

GPU算力租用平台推荐

对于一个准CVer的学生党，自己的电脑配置不高，组里的资源现在也缺少的情况下，只能去网上找GPU的租用平台来完成自己的毕业设计和科研。网上查看了很多关于GPU算力平台，自己也切身试了一些，总结如下：统一以RTX3090,以每小时作为单位。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-484566.html

平台	价格	优点	缺点	备注
AutoDL	￥1.58	价格相对便宜	难以租到	尤其是上半年毕业季的时候，基本上都租完了
智星云)	￥4	支持多种深度学习框架	小贵
OpenBayes	￥1.9	价格便宜	暂时取消了自 2020 年上线的每人每周 10h RTX 3090 的资源赠送	一注册就会送3h RTX3090的使用时间,点击我的链接双方都可以得到1h的使用时长
九天毕昇	体验版免费，收费版要￥7.5	体验版免费，且支持多种框架	体验版GPU一般都租不到
Featurize	￥3.6	没有框架限制，价格还好	服务器数量不够用
MegStudio ,AIStudio		平台提供了包括Bert、ResNet等常用模型的现成代码	不支持安装主流tensorflow和pytorch框架
Colab	免费	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	需要科学上网，云端训练经常掉线，即使花钱也不能买到稳定的训练环境

到了这里，关于GPU算力租用平台推荐的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

AutoDL 算力云服务器租用教程

AutoDL算力云：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL 点击租用新实例选租主机、算力型号/显卡，配置基础镜像创建实例后可选择有/无卡模式运行运行中状态复制登录指令，打开Xshell，新建会话登录指令：ssh -p 53062 root@region-3.autodl.com 名称：自定义协议：SSH 主

2024年02月14日
浏览(62)
Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)

对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用

2024年02月04日
浏览(51)
新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习

最近刚学深度学习，自己电脑的cpu版本的pytorch最多跑个LexNet，AlexNet直接就跑不动了，但是作业不能不写，实验不能不做。无奈之下，上网发现还可以租服务器这种操作，我租的服务器每小时0.78人民币，简直是发现新大陆，又省下一大笔钱，太开心了吧（啪，什么乱七八糟的

2023年04月15日
浏览(49)
借助GPU算力编译Android

借助GPU编译Android代码的意义在于提高编译的效率和速度。传统的CPU编译方式在处理大量代码时可能会遇到性能瓶颈，而GPU编译利用了显卡的并行计算能力，可以同时处理多个任务，加快编译过程。通过利用GPU的并行计算能力，可以将编译过程中的多个任务分配到不同的计算单

2024年02月07日
浏览(42)
怎么获得高性价比的GPU算力

很多人学习深度学习都不是用自己的电脑，所以需要在网上找一些免费或者性价比高的算力机器，所以我们找了几个平台推荐给大家：一、paddle框架的免费算力百度自己推出了paddle框架，paddle将很多的框架都封装了，使用很方便，小编就是直接用paddle训练的。所以推荐两个

2023年04月19日
浏览(47)
【CUDA】GPU 算力与 CUDA 版本对应关系

官方算力表：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute 2.1. 信息来源 1 https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/drivers/index.html#cuda-arch-matrix 2.2. 信息来源 2 https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

2024年01月19日
浏览(39)
最新NVIDIA英伟达GPU显卡算力表

随着深度学习的火热, 显卡也变得越来越重要. 而我们在安装各种各样的适配显卡的软件工具时, 都会提到一个显卡算力的概念. 这里的显卡算力指的并不是显卡的计算能力, 而是指的显卡的架构版本. NVIDIA Data Center Products GPU Compute Capability NVIDIA A100 8.0 NVIDIA A40 8.6 NVIDIA A30 8.0 NV

2024年02月05日
浏览(45)
LLM - 训练与推理过程中的 GPU 算力评估

目录一.引言二.FLOPs 和 TFLOPs ◆ FLOPs [Floating point Opearation Per Second] ◆ TFLOPs [Tera Floating point Opearation Per Second] 三.训练阶段的 GPU 消耗 ◆ 影响训练的因素 ◆ GPT-3 训练统计 ◆ 自定义训练 GPU 评估四.推理阶段的 GPU 消耗 ◆ 影响推理的因素 ◆ 自定义推理 GPU 评估 ◆ 计算差异

2024年02月06日
浏览(41)
GPU裸金属服务器租赁，算力租赁，东数西算

裸金属服务器可以运用于哪些行业？在新信息技术、移动互联网、大数据背景下，裸金属服务器以其超高性价比、高性能、可定制、弹性灵活等优势，常出现在急需扩张的互联网、人工智能、大数据、基因工程等业务场景，解决了客户在扩张期资源紧张的问题。具体来说，裸

2024年02月11日
浏览(51)
谷歌云开启GPU算力狂飙，驱动AIGC时代加速到来

‍数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业随着人工智能的飞速发展，尤其是大型AI模型、AIGC的崛起，对AI算力产生了巨大的需求。以GPU为核心的算力供给，已经成为大模型、AIGC乃至整个智能产业发展的关键基础设施。因此，对于有志于在大模型产业掘金的企业

2024年02月09日
浏览(40)