租云GPU有什么平台推荐嘛，使用方便一点的？

FeastSC

学习深度学习，永远绕不开 GPU，跑模型。就算力来说，最合适的还是在一些适合跑深度学习的服务器上训练模型。我也用过不少深度学习服务器。但经常遇到3个主要问题：

• 一是算力不够；
  
• 二是价格较贵；
  
• 三是搭建深度学习环境麻烦。
  

相对来说，GPU 云服务器还是相对比较贵的。最近我发现天翼云上的 GPU 云服务器性价比不错，而且可以使用上面直接搭建好的深度学习开发环境进行训练，感觉相当的便宜和好用！

一、GPU知识简介
GPU云服务器突破了传统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。
1、GPU是什么？
GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似，一般GPU就是焊接在显卡上的，大部分情况下，我们所说GPU就等于指显卡，但是实际情况是GPU是显示卡的“心脏”，是独立显卡的一个核心零部件，核心组成部分。
独立显卡，则是由GPU、显存、电路板，等组成，所以GPU不等于显卡，是显卡的核心部分。目前主流的GPU厂家AMD(ATI)和N’VIDIA英伟达市场份额英伟达80%左右，AMD(ATI)20%左右。
N’VIDIA英伟达，低功耗、驱动成熟，产品线完善(低、中、高端产品型号全)
AMD(ATI)在高端的游戏显卡产品比较少，高端的能耗较差，性价比不高。
2、GPU云服务器的定义
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供GPU算力的弹性云服务器，具有较强的计算能力，适用于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等高性能计算和专业图像处理需求的场景。GPU云服务器基本用途如下图：



3、GPU云服务器的分类
GPU直通型：GPU硬件直接挂载云主机使用，独享GPU性能，其性能接近原生硬件的性能。
GPU虚拟型：GPU设备虚拟化为n个vGPU，其性能、显存也平均分为n份，具有独立的虚拟显存。
GPU虚拟型，需要安装驱动和授权，悄悄告诉你，睿江云购买的gpu云服务器已经是集成了驱动和授权购买即可用。
二、GPU云服务器的使用案例
1、深度学习的应用案例
深度学习模仿的是我们人类大脑运行的方式——从经验中学习，它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习的实际案例如下：
语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译（拍照翻译）、自动驾驶汽车、智能医疗等等





2、科学计算的应用案例
科学计算是指利用计算机再现、预测和发现客观世界运动规律和演化特征的全过程。科学计算为解决科学和工程中的数学问题利用计算机进行的数值计算。目前主要应用于以下内容：
导弹的发射及飞行轨道的计算控制，人造卫星与运载火箭轨道计算；诸如数学、力学、晶体结构分析、石油勘探、桥梁设计、建筑、土木工程设计等领域内也得到广泛的应用，并促进了各门科学技术的发展。



3、渲染的应用案例
主要是把模型或者场景输出成图像文件、视频信号或者电影胶片，使图像符合你的3D场景。



作者：云计算福利 链接：云计算福利：关于GPU云服务器的简单科普
来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。