2023 年最佳的云 GPU 服務

那些需要額外的計算資源來加速計算過程的人可以考慮購買云 GPU 服務，它代表「圖形處理單元」。但是什么是云 GPU，您如何選擇最適合您需求的服務？

在云 GPU 方面，市場提供了許多可能性，幾乎適用于所有預算。

什么是云圖形處理器

近年來，深度學習技術、圖形渲染等數字領域的創新領域有了長足的進步。這導致對應用程序的速度、準確性和分辨率的要求越來越高。這些升級主要是由于新的計算資源的可用性，能夠運行大規模流程并處理要求苛刻的工作負載。

例如，現代視頻游戲需要更多的存儲容量來處理復雜的視覺效果，例如高清圖像和后臺操作。這也已成為確保用戶滿意的游戲體驗的必要條件。因此，視頻游戲開始需要更高的處理速度。從本質上講，今天的應用程序需要更多的計算資源才能執行必要的操作。

CPU（「中央處理器」）的發展和處理器架構的發展對于實現目標（即必要的計算速度）至關重要。然而，對于更復雜的操作，已經開發出可以更高效、更快速地處理的技術：GPU。

GPU 是微處理器，它使用并行處理功能和增加的內存帶寬來執行專用任務，例如加速圖形創建和同步計算。它們已成為許多應用所需的處理所必需的，例如游戲、3D 成像、視頻編輯、加密挖掘和機器學習。與 CPU 相比，GPU 在執行復雜計算方面更快、更高效。

云 GPU 的優勢

雖然一些用戶選擇使用「本地」GPU（即通過本地計算機安裝和管理），但云 GPU（通過互聯網連接遠程訪問）的普及程度越來越高。事實上，擁有本地 GPU 通常需要前期費用和時間來進行自定義安裝、管理、維護和任何更新。相反，從這個角度來看，云 GPU 提供了已經結構化的服務，因此非常有利，因為：

• 安裝和管理不需要精細的技術操作；

• 提供使用 GPU 的所有服務；

• 簡化業務運營并提高生產力；

• 他們的服務費是負擔得起的。

但云 GPU 還提供其他優勢，例如數據遷移、可訪問性、集成、存儲、安全性、更新、可擴展性、協作、控制以及對高效、無壓力計算的支持。

如何選擇最佳的云 GPU 服務

許多用戶想知道哪種 GPU 適合他們的業務。然而，必須說，沒有單一的答案：這取決于每個人的需要。一旦你明確了你要找的東西，你需要評估幾個因素，這些因素直接影響每個服務提供的元素。

例如，對于深度學習操作，云 GPU 平臺的選擇應取決于服務，基礎架構，設計，提供的客戶支持的規格，當然還有定價。選擇特定計劃取決于您打算如何使用它、數據大小、預算和工作負載。

選擇可能非常困難，尤其是在市場上越來越流行的云平臺和計劃的情況下。因此，了解什么是最好的服務，對于最猶豫不決的人來說，可以有很大的幫助。

定價：GPU 云服務的成本是多少

正如預期的那樣，云 GPU 市場尤其多樣化。但是，當談到基于物有所值的最佳 GPU 時，首先想到的是 Seeweb。該公司的產品為人工智能和機器學習提供云 GPU，基于英偉達 Quadro RTX A6000，RTX6000 A30。有專用硬件、開箱即用的云集成堆棧、IaC 支持、99.90% 保證正常運行時間和 24/7 全天候技術支持，一年 365 天。

至于計費，這是基于小時消耗模型。創建服務器后，將根據實際使用情況計算實例的使用量，成本取決于云服務器的類型，在 60 到 70 美分/小時之間。

云 GPU 的范圍

正如預期的那樣，GPU 云服務器代表一種提供高水平計算能力的云計算資源，從而可以通過使用高性能圖形處理器執行復雜的計算。例如，如果您需要訓練算法或管理大型并行任務，則完全基于多核 CPU 的方法可能無效，因為它無法保證與強大的顯卡提供的性能相當，適用于支持基于人工智能的項目。

特別是對于 AI 驅動的推理任務和傳統計算，使用云 GPU 可以讓您安全地加速工作負載，有效地處理并行且要求苛刻的任務。高內存帶寬和低功耗也有助于創建彈性、性能穩定的數據中心。

使用 GPU 服務器（例如 Seeweb 的 GPU 云服務器）在不同的系統中可能是有利的。例如，在計算機視覺領域，它再現了人類使用人工智能和機器學習算法識別和分類圖像的能力。雖然人工智能允許計算機「思考」和「推理」，但計算機視覺允許它們「看到」「觀察」和「理解」。該技術用于許多領域，包括面部識別、醫學圖像分割和圖像編輯。

GPU 服務器還可用于執行復雜的財務計算、訓練深度學習模型、處理大量數據以構建預測算法、產品質量控制和科學研究。通常，GPU 服務器可以在使用機器學習，神經網絡，業務流程自動化，機器人化，實時執行多個任務和數據管理的每個行業中找到應用。

云 GPU、深度學習和人工智能

隨著深度學習和人工智能等新興技術的到來，云 GPU 的需求量很大。深度學習模型用于處理大型數據集或高度計算過程。另一方面，GPU 旨在同時執行并行或多個計算的計算，并可以利用深度學習模型的功能來加速大型計算任務。

由于 GPU 具有許多內核，因此它們提供了出色的并行計算處理能力。它們還具有更多的內存帶寬來為深度學習系統（即那些基于在各個層中構建的人工神經網絡的系統，其中每一層負責計算下一層的值，以保證越來越完整的信息）。正因為如此，它們被廣泛用于訓練深度學習模型、渲染 CAD 模型、運行圖形豐富的視頻游戲等。

結論

如前所述，云 GPU 旨在提供最高水平的性能、速度、可擴展性和空間。它們是重要工作負載的理想選擇，可充分利用 AI、深度學習和大數據處理。