随着深度学习、人工智能和机器学习等新技术的出现，云 GPU 的需求量很大。
GPU（图形处理单元）是专用处理器，用于处理计算机图形和游戏等活动所需的大量数据集和复杂计算。不过，它们现在对人工智能（A.I.）领域也至关重要。
传统的CPU（中央处理器）无法满足需求，因为人工智能模型需要大量的计算能力来训练和运行。
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另一方面，由于 GPU 是为支持并行处理而构建的，因此在管理 AI 操作所需的大量数据和复杂计算方面更有效。
如果你从事技术行业，那么一定听说过云 GPU 服务 — 一种基于云的服务，允许用户在线访问强大的 GPU 资源。这些服务使客户能够根据需要租用 GPU 资源，而无需购买和维护自己的 GPU 硬件。
这使得个人和组织可以使用GPU的处理能力，而无需进行大量的初始投资或支付持续的维护费用。
大多数适用于 AI 的云 GPU 服务提供了多种 GPU 选项，包括多种型号和配置，以及根据需要扩展或缩减的灵活性。借助此服务，你现在可以为其独特的要求和项目选择理想的 GPU 资源。
此外，这些服务通常还附带其他功能，包括网络、存储和软件工具，以帮助客户完成人工智能项目。在这篇文章中，我们将看看10个用于AI的顶级云GPU服务。
1、Linode
Linode 按需为视频处理、科学计算、机器学习、人工智能等工作负载提供 GPU。
Linode提供在 NVIDIA Quadro RTX 6000、Tensor 和 RT 内核上运行的 GPU 优化虚拟机，并使用 CUDA 功能进行深度学习、光线追踪工作负载和复杂计算。
通过将资本支出转化为运营支出，你可以利用 Linode GPU 的 GPU 功能和云的真正价值。
Linode上专用RTX6000 GPU计划的起价为每小时1.5美元。
2、Vast AI
Vast AI 是一个全球性的GPU租赁市场，用户可以在其中租用廉价的 GPU 用于高性能计算。
Vast AI使机主能够出租其 GPU 硬件，使用户能够利用其在线搜索工具根据自己的需求找到最便宜的计算价格，并执行命令或启动 SSH 连接，从而降低了计算繁重任务的成本。
Vast AI提供 SSH 实例、带有 Jupyter GUI 的 Jupyter 实例或仅命令实例，并具有简单的用户界面。
Vast AI还提供了深度学习性能函数 （DLPerf），用于预测估计的深度学习任务性能。
Vast AI 使用的系统基于 Ubuntu，不提供远程桌面。他们还运行按需提供的实例，但费用由机主确定。
Vast AI上 RTX A6000 的起价为 0.8美元/小时。
3、AWS & NVIDIA
AWS 和 NVIDIA 携手合作，始终如一地提供基于 GPU 的解决方案，这些解决方案价格合理、适应性强且功能强大。
它包括由 NVIDIA GPU 提供支持的 Amazon EC2 实例和服务，如与 NVIDIA Jetson Nano 模块一起安装的 AWS IoT Greengrass。
对于虚拟工作站、机器学习 （ML）、物联网 （IoT） 服务和高性能计算，用户使用 AWS 和 NVIDIA。可扩展的性能由为 Amazon EC2 实例提供支持的 NVIDIA GPU 提供。
此外，利用 AWS IoT Greengrass 将基于 NVIDIA 的边缘设备连接到 AWS 云服务。
Amazon EC2 P4d 实例由 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 提供支持，可提供业界最低延延的网络和最高的吞吐量。
与此类似，在某些情况下还有其他不同的实例可用，例如Amazon EC2 P3，Amazon EC2 G4等。
可以申请免费试用，请联系供应商了解其定价。
4、Paperspace CORE
CORE是由 Paperspace 创建的完全托管的云 GPU 平台，可为各种应用程序提供简单、经济高效且加速的计算。
利用 Paperspace CORE 提供的尖端加速计算基础设施来加速组织流程。对于适用于 Mac、Linux 和 Windows 的快速入门、协作工具和桌面应用程序，它提供了一个用户友好且简单的界面。
Paperspace CORE的专用 M4000 GPU 的起价为 0.45 美元/小时。
5、阿里巴巴弹性GPU服务
阿里弹性 GPU 服务 （EGS） 利用 GPU 技术提供并行和强大的处理能力。许多应用程序，包括视频处理、可视化、科学计算和深度学习，都非常适合它。
EGS 使用许多 GPU，包括 AMD FirePro S7150、NVIDIA Tesla M40、NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla P4 和 NVIDIA Tesla P100。
你将获得包括在线深度学习推理服务和培训、内容识别、图片和语音识别、高清媒体编码、视频会议、源电影修复和 4K/8K 高清直播在内的优势。
还可以获得视频渲染、计算金融、气候预测、碰撞模拟、基因工程、非线性编辑、远程教育应用和工程设计等替代方案。
EGS提供免费试用和即用即付订阅计划。
6、Genesis Cloud
Genesis Cloud提供了一个极具成本效益的云GPU平台。他们正在与世界各地的几个有效的数据中心合作，以提供各种应用程序。
Genesis Cloud提供了广泛的有用功能，无需额外费用，包括用于备份工作的快照、网络流量的安全组、大型数据集的存储卷、FastAI、PyTorch、预设图片和公共 TensorFlow API。
Genesis Cloud在云端 GPU 实例中借助 NVIDIA GeForce RTX 3090、RTX 3080、RTX 3060 Ti 和 GTX 1080 Ti 技术加速计算。
你可以利用 GPU 计算的强大功能来制作动画电影或训练神经网络。
NVIDIA® GeForce™ RTX 3090的起价为1.30美元/小时。
7、谷歌云Colab
Google Cloud Platform （GCP） 提供了许多 GPU 实例，可用于加速机器学习、深度学习和高性能计算 （HPC） 等流程。
通过这些由 NVIDIA、AMD 和英特尔 GPU 支持的 GPU 实例，可以访问经常用于 GPU 加速计算的 CUDA 和 cuDNN 库。
8、NVIDIA GPU Cloud
NVIDIA GPU Cloud （NGC） 是一个基于云的平台，允许用户访问各种 GPU 加速软件，例如可视化工具、HPC 程序和深度学习框架。
开发人员、数据科学家和研究人员现在可以轻松地在云中使用 NVIDIA GPU 的计算能力，而不必担心借助 NGC 操作其应用程序所需的基础设施或维护。
NGC 包含一个预配置的软件容器库，可以快速部署在许多云计算基础设施上，包括 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure。
访问NGC还可以访问NVIDIA的深度学习平台，该平台附带了许多用于创建和实施深度学习模型的程序和资源，包括TensorRT，cuDNN和CUDA-X AI。
根据你使用的特定服务和资源，NVIDIA GPU Cloud （NGC） 的价格会有所變化。虽然某些NGC服务（如深度学习软件堆栈）可以免费使用，但其他服务（如HPC应用程序容器）可能会收取费用。请参考NGC目录。
9、Lambda GPU Cloud
Lambda 提供云 GPU 实例，用于深度学习模型训练和从单个物理计算机到多个虚拟机的可扩展性。
从仪表板中，立即访问每台机器的专用 Jupyter Notebook 编程环境。要直接访问，请直接使用其中一个 SSH 密钥使用 SSH，或通过云仪表板上的 Web 终端进行连接。
每个实例最多支持 10 Gbps 的节点间连接，允许使用 Horovod 等框架进行分布式训练。在一个或多个实例上增加 GPU 数量有助于加快模型优化。该平台支持来自NVIDIA RTX 6000，Quadro RTX 6000和Tesla V100的GPU实例。
Lambda上NVIDIA A100 的起价为 1.10 美元/小时。
10、IBM Cloud GPU
IBM Cloud GPU 利用遍布全球的数据中心网络来提供灵活的服务器选择程序，并与 IBM 云架构、API 和应用程序实现顺畅连接。
借助英特尔至强 4210、至强 5218 和至强 6248 GPU 实例，它提供了裸机服务器 GPU 选项。
英特尔至强 4110 的起价为 514 美元/月。
11、结束语
最后，最好的人工智能云 GPU 服务是那些提供强大 GPU 资源、适应性强的价格选择和简单扩展的服务。
所有为 AI 工作负载提供 GPU 实例的公司（AWS、NVIDIA、IBM 和 GCP）在性能和功能方面都拥有出色的产品线。
最佳选择最终取决于你的独特要求、财务限制、现有基础设施和供应商偏好。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-669416.html
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