大家好，便宜的gpu服务器相信很多的网友都不是很明白，包括哪里可以薅到免费的gpu云服务器也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于便宜的gpu服务器和哪里可以薅到免费的gpu云服务器的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
一、哪里可以薅到免费的gpu云服务器*********知乎
了解免费GPU云服务器的途径，首先可以从各大云服务提供商入手。比如恒源云，提供丰富种类的GPU，以小时计费，价格大约在1-2元，相对亲民。
平台的功能设计，充分考虑了AI开发者的需求，操作简便。官方镜像包含多种框架，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle，以及CUDA等。同时，内置近500个公共数据集，方便调用。
平台支持各类IDE，如JupyterLab、PyCharm、VSCode等，便于代码编辑。提供实例监控功能，用户可通过网页实时查看GPU利用率。此外，还支持无GPU环境启动（仅CPU），价格低廉，每小时0.1元。其他特色功能包括公共网盘传输与小程序开关机。
对于新用户和学生，平台提供了充足的试用时长，以便体验。综上，通过关注平台活动，结合免费额度及优惠策略，可以有效获取免费的GPU云服务器资源。
二、GPU云服务器平台对比!哪家最值得推荐
在探索人工智能和深度学习的世界时，一款*能强劲的GPU云服务器平台成为了必不可少的工具。无论是初学者还是专业人士，一款高效且易于使用的平台能够大大提升学习和研究的效率。然而，面对市面上众多的GPU云服务器平台，选择一个最适合自己的平台并非易事。本文旨在对比分析几家主流的GPU云服务器平台，以帮助您找到最适合自己的那一个。
首先，我们来看看小厂平台。这类平台包括Kaggle、Vast.ai、Paperspace、FloydHub、Featurize、易学智能、矩池云、智星云、MistGPU、Openbayes、极链AI云、恒源云、BitaHub等。其中，Kaggle、OpenBayes提供免费的GPU资源，适合初学者和预算有限的用户。Vast.ai的资源价格相对较低，但存储机制可能需要用户额外留意。Featurize和恒源云在价格和功能方面相对均衡，尤其是恒源云，新用户注册可获得额外奖励，学生用户享有折扣优惠，还提供中文界面的notebook，对于使用习惯中文界面的用户来说更为友好。
接着，大厂平台如百度BML-codelab、阿里云PAI-studio、腾讯云TI-ONE、谷歌Colab，它们提供完整的服务，适合有较高要求的用户，但价格相对较高。虽然Colab提供了免费的GPU资源，但在资源分配上可能存在限制，且付费套餐虽有，用户仍需根据实际需求进行选择。
最后，纯GPU服务器平台如滴滴云GPU、亚马逊EC P3竞价、腾讯云CVM竞价、谷歌GCP，这类平台需要用户自行配置框架环境，适用于有一定技术基础的用户。价格上，这类平台相对较难找到同款GPU进行价格对比，因此选择时需要根据个人需求和预算进行考量。
综上所述，从*价比和用户体验的角度出发，Featurize和恒源云成为了本文的推荐平台。Featurize提供10元注册代金券，而恒源云则新用户注册有额外10代金券，学生用户可享受9.5折优惠，并且拥有多种活动和奖励，如免费存储50GB等。恒源云还特别提供了中文界面的notebook，对于使用习惯中文界面的用户来说更为便捷。因此，对于寻求*价比高且功能完善的GPU云服务器平台的用户而言，Featurize和恒源云无疑是不错的选择。
三、如何正确选择GPU服务器
选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高*能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高*能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此，十次方平台建议您选择GPU型号要先看业务需求。
当GPU型号选定后，再考虑用什么样GPU的服务器。这时我们需要考虑以下几种情况：
第一、在边缘服务器上需要根据量来选择T4或者P4等相应的服务器，同时也要考虑服务器的使用场景，比如火车站卡口、机场卡口或者公安卡口等；在中心端做Inference时可能需要V100的服务器，需要考虑吞吐量以及使用场景、数量等。
第二、需要考虑客户本身使用人群和IT运维能力，对于BAT这类大公司来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于一些IT运维能力不那么强的客户，他们更关注数字以及数据标注等，我们称这类人为数据科学家，选择GPU服务器的标准也会有所不同。
第三、需要考虑配套软件和服务的价值。
第四、要考虑整体GPU集群系统的成熟程度以及工程效率，比如像DGX这种GPU一体化的超级计算机，它有非常成熟的操作系统驱动Docker到其他部分都是固定且优化过的，这时效率就比较高。
四、目前哪里可以租用到GPU服务器
这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。
但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazonaws的，这对国内用户，有多大意义呢？
我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！
说到GPU租用的选择。阿里、腾讯、华为、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还是心疼的。第二，遇到codingbug，你找谁去问呢，大厂的售后可不会看代码。第三，看配套。大厂的云服务，适用面广，很难为ai做特殊优化。别看ai炒的热，其实市场还小众的很。
国内外现在有几家专门做算力租赁的，vectorDash，vast.ai，易学智能，等。
比如，易学智能，国内厂家，GPU便宜、按小时租，并且预装了各种环境-Tensorflow、Pytorch、MXNet、Caffe等都有，还有很多公开数据集可免费用。服务没得说，技术小哥连bug都帮你找，我当时用着，真是上帝感觉。vectordash与vast，出身名门(斯坦福硅谷)。他们的价格，比大厂都要优惠很多。
最后，重复一遍结论：到淘宝，搜gpu租用，跟店家交流一下、再试用1-2小时，你就知道，好东西在哪里了。
五、GPU服务器品牌哪家*价比高
选择服务器要看自身的具体需求，不同的企业或个人对服务器的需求是不一样的，如果预算有限的话，那只能选择一般的服务器。对于那些注重网络安全、数据存储的大型企业，那就需要买*能稳定、安全*高的服务器了。从*价比的角度来说，我觉得还是最好选择大厂的服务器，这样售后得以保障，不会出现太大的质量问题。思腾合力你可以去了解看看，它家是英伟达官方授权的经销商，同时也拥有自主品牌GPU服务器，售后方面做的都挺好的，3年质保，*服务，*价比还是蛮高的，给你做个对比。
六、如何区分GPU服务器和普通服务器
GPU服务器和普通服务器的主要区别在于硬件配置和*能表现。GPU服务器通常配备了专门的图形处理器（GPU），用于加速图像处理和渲染等任务，可以提供更高的计算*能和处理能力。而普通服务器则通常配备普通的CPU和内存，没有专门的图形处理器，*能相对较低。
GPU服务器和普通服务器可以通过以下几方面进行区分：
处理器类型：GPU服务器通常配备多个高*能图形处理器（GPU），而普通服务器则通常配备中央处理器（CPU）。
计算*能：GPU服务器的主要优势在于其高并行计算能力，能够同时处理大量数据和并行任务，适用于高*能计算和并行处理任务，如深度学习和科学计算。而普通服务器则主要侧重于串行计算，适用于单个线程或较小规模并行计算。
应用场景：GPU服务器适用于深度学习、人工智能、大规模数据分析、密码学、视频渲染等对计算*能要求较高的应用场景。而普通服务器则主要用于托管网站、数据库、企业应用和一般的计算任务。
电力消耗：由于GPU服务器需要大量计算和电力支持，其功耗通常较高，需要更多的电力供应。而普通服务器的功耗相对较低。
硬件成本：GPU服务器的硬件成本通常较高，因为其配备的高*能GPU价格相对较贵。而普通服务器的硬件成本相对较低，适用于小规模的计算需求。
并行计算：GPU服务器具有大量的计算核心，能够同时执行大量并行计算任务，提高计算效率。而普通服务器则具备一定的并行计算能力，但相对有限。
数据处理：GPU服务器对于处理图像、视频和大规模的矩阵运算等数据密集型任务更为高效。而普通服务器则通常适用于处理一般数据和文字信息。
编程模型：普通服务器通常使用通用的编程语言和编程模型，如C/C++、J*a、Python等。而GPU服务器则需要使用特定并行编程模型，如CUDA、OpenCL等。
综上所述，GPU服务器和普通服务器在处理器类型、计算*能、应用场景、电力消耗、硬件成本、并行计算、数据处理和编程模型等方面存在差异。需要根据实际应用需求来选择适合的服务器类型。