2023 年最佳的云 GPU 服务

那些需要额外的计算资源来加速计算过程的人可以考虑购买云 GPU 服务，它代表「图形处理单元」。但是什么是云 GPU，您如何选择最适合您需求的服务？

在云 GPU 方面，市场提供了许多可能性，几乎适用于所有预算。

什么是云图形处理器

近年来，深度学习技术、图形渲染等数字领域的创新领域有了长足的进步。这导致对应用程序的速度、准确性和分辨率的要求越来越高。这些升级主要是由于新的计算资源的可用性，能够运行大规模流程并处理要求苛刻的工作负载。

例如，现代视频游戏需要更多的存储容量来处理复杂的视觉效果，例如高清图像和后台操作。这也已成为确保用户满意的游戏体验的必要条件。因此，视频游戏开始需要更高的处理速度。从本质上讲，今天的应用程序需要更多的计算资源才能执行必要的操作。

CPU（「中央处理器」）的发展和处理器架构的发展对于实现目标（即必要的计算速度）至关重要。然而，对于更复杂的操作，已经开发出可以更高效、更快速地处理的技术：GPU。

GPU 是微处理器，它使用并行处理功能和增加的内存带宽来执行专用任务，例如加速图形创建和同步计算。它们已成为许多应用所需的处理所必需的，例如游戏、3D 成像、视频编辑、加密挖掘和机器学习。与 CPU 相比，GPU 在执行复杂计算方面更快、更高效。

云 GPU 的优势

虽然一些用户选择使用「本地」GPU（即通过本地计算机安装和管理），但云 GPU（通过互联网连接远程访问）的普及程度越来越高。事实上，拥有本地 GPU 通常需要前期费用和时间来进行自定义安装、管理、维护和任何更新。相反，从这个角度来看，云 GPU 提供了已经结构化的服务，因此非常有利，因为：

• 安装和管理不需要精细的技术操作；

• 提供使用 GPU 的所有服务；

• 简化业务运营并提高生产力；

• 他们的服务费是负担得起的。

但云 GPU 还提供其他优势，例如数据迁移、可访问性、集成、存储、安全性、更新、可扩展性、协作、控制以及对高效、无压力计算的支持。

如何选择最佳的云 GPU 服务

许多用户想知道哪种 GPU 适合他们的业务。然而，必须说，没有单一的答案：这取决于每个人的需要。一旦你明确了你要找的东西，你需要评估几个因素，这些因素直接影响每个服务提供的元素。

例如，对于深度学习操作，云 GPU 平台的选择应取决于服务，基础架构，设计，提供的客户支持的规格，当然还有定价。选择特定计划取决于您打算如何使用它、数据大小、预算和工作负载。

选择可能非常困难，尤其是在市场上越来越流行的云平台和计划的情况下。因此，了解什么是最好的服务，对于最犹豫不决的人来说，可以有很大的帮助。

定价：GPU 云服务的成本是多少

正如预期的那样，云 GPU 市场尤其多样化。但是，当谈到基于物有所值的最佳 GPU 时，首先想到的是 Seeweb。该公司的产品为人工智能和机器学习提供云 GPU，基于英伟达 Quadro RTX A6000，RTX6000 A30。有专用硬件、开箱即用的云集成堆栈、IaC 支持、99.90% 保证正常运行时间和 24/7 全天候技术支持，一年 365 天。

至于计费，这是基于小时消耗模型。创建服务器后，将根据实际使用情况计算实例的使用量，成本取决于云服务器的类型，在 60 到 70 美分/小时之间。

云 GPU 的范围

正如预期的那样，GPU 云服务器代表一种提供高水平计算能力的云计算资源，从而可以通过使用高性能图形处理器执行复杂的计算。例如，如果您需要训练算法或管理大型并行任务，则完全基于多核 CPU 的方法可能无效，因为它无法保证与强大的显卡提供的性能相当，适用于支持基于人工智能的项目。

特别是对于 AI 驱动的推理任务和传统计算，使用云 GPU 可以让您安全地加速工作负载，有效地处理并行且要求苛刻的任务。高内存带宽和低功耗也有助于创建弹性、性能稳定的数据中心。

使用 GPU 服务器（例如 Seeweb 的 GPU 云服务器）在不同的系统中可能是有利的。例如，在计算机视觉领域，它再现了人类使用人工智能和机器学习算法识别和分类图像的能力。虽然人工智能允许计算机「思考」和「推理」，但计算机视觉允许它们「看到」「观察」和「理解」。该技术用于许多领域，包括面部识别、医学图像分割和图像编辑。

GPU 服务器还可用于执行复杂的财务计算、训练深度学习模型、处理大量数据以构建预测算法、产品质量控制和科学研究。通常，GPU 服务器可以在使用机器学习，神经网络，业务流程自动化，机器人化，实时执行多个任务和数据管理的每个行业中找到应用。

云 GPU、深度学习和人工智能

随着深度学习和人工智能等新兴技术的到来，云 GPU 的需求量很大。深度学习模型用于处理大型数据集或高度计算过程。另一方面，GPU 旨在同时执行并行或多个计算的计算，并可以利用深度学习模型的功能来加速大型计算任务。

由于 GPU 具有许多内核，因此它们提供了出色的并行计算处理能力。它们还具有更多的内存带宽来为深度学习系统（即那些基于在各个层中构建的人工神经网络的系统，其中每一层负责计算下一层的值，以保证越来越完整的信息）。正因为如此，它们被广泛用于训练深度学习模型、渲染 CAD 模型、运行图形丰富的视频游戏等。

结论

如前所述，云 GPU 旨在提供最高水平的性能、速度、可扩展性和空间。它们是重要工作负载的理想选择，可充分利用 AI、深度学习和大数据处理。