关于GPU服务器的一点小经验

主要目的：**跑一些深度学习的代码，但是自己笔记本显卡内存比较小，运行速度也比较慢。

下面介绍一下对几个使用过的云GPU服务器的看法：

PS：使用专业版Pycharm，可以远程调用GPU云服务器来运行程序，但家庭版Pycharm则不具备该功能。

• 腾讯云：最一开始使用的是腾讯云。因为感觉大厂有保障，的确还不错但就是价格较高，服务器价格比其他网站贵了很多。有云端对象存储COS，1RMB=6个月50G的空间（利用代码可以实现云端上传/下载，速度较快，比家里的垃圾网速强好多）。感觉还不错。

  网址：腾讯云

• MistGPU：新用户有8RMB的代金券。价格较低。1080ti=3RMB/小时。2080ti=4RMB/小时。但上传速度慢（可以使用腾讯云对象存储的数据集，写一个python脚本，实现云端下载，速度飞快，比家里的垃圾网速强好多）。PS：IP地址显示为阿里云。

  网址：MistGPU

• Colab：Google旗下的一个Jupyter笔记本的运行环境。不需要任何设置就可以直接使用，完全在云端运行。薅资本主义的羊毛。GPU也由之前的K80更换为了T4（其实感觉免费的没有达到T4）。但需要科学上网来使用Google Drive。另外，Google Drive的大文件的上传速度惊人的慢（大于1G的文件），也许是因为需要科学上网的缘故。运行一些小型的训练模型没问题，但大型的训练模型则需要最好使用Colab Pro，$9.99/月。订阅后可以获得T4和P100 GPU计算资源，还可能优先分配到TPU。但需要美国的信用卡美元订阅支付。

  网址：Colab

用到现在，感觉最佳组合是腾讯云对象存储（最近搞活动，1RMB=6个月50G的空间，感觉超值，也有免费的空间）+ MistGPU。价格可以接受，配置也比较不错。另外，淘宝上也有相关的GPU包天的服务，感觉蛮麻烦的就没有试。