无论你是正在从事3D可视化，机器学习，人工智能，还是其他类型的科学计算，GPU计算策略都是至关重要的。

在计算机的发展历史中，深度学习模型曾经需要很长的时间来训练和计算，不仅占用了大量计算时间，价格还很昂贵，而且还要面临存储和空间问题。

最新一代便宜的GPU服务器解决了这个问题，由于其出色的并行处理效率，它们可以处理大型计算，并加速你的AI模型的训练。

通过使用GPU托管服务器，企业和个人可以避免前期成本和运行自己的GPU所涉及的持续维护问题，让用户以较低的成本获得更高的性能，同时允许轻松扩展和快速部署。

什么是GPU服务器

从专业的角度来看，GPU（图形处理单元）服务器的存在是为了加快计算速度，特别是在视频、深度学习和科学计算相关的关键领域。

GPU是用来生产和渲染系统输入的信息的，GPU的核心速度通常比CPU的慢，但为了实现高图形性能，可以同时运行数千个核心，这些都是以提供卓越性能的方式设计的。

从专业的角度来看，GPU服务器将通过分离CPU和GPU可以处理的任务，减少放在CPU上的工作量，本质上减少了CPU的图形处理任务。

和便宜VPS减少了本地服务器的压力一样，GPU为CPU做图形处理，这不仅提高了视觉感受，而且还减少了整个计算机的工作量。

便宜的GPU服务器推荐

选择合适的GPU服务器用于个人和商业计算总是很困难，尤其是随着各种云服务器的普及。

对于各种机器学习、人工智能、深度学习操作，具体选择时应该取决于其GPU实例的规格、基础设施、设计、定价、可用性和客户支持。

以下是普通用户可以利用的最佳GPU服务器列表，可以满足绝大多数个人或者是企业业务的需求。

Linode

Linode为视频处理、科学计算、机器学习、人工智能等并行处理工作负载提供按需使用的GPU。

它提供由NVIDIA Quadro RTX 6000、Tensor RT内核加速的GPU优化虚拟机，并利用CUDA实现有效处理复杂的并行处理任务，如光线追踪和深度学习。

通过全球所有数据中心的统一价格、直观的云管理器、功能齐全的API、一流的文档和屡获殊荣的支持，利用云的成本效益和可扩展性，使企业能够专注于他们的核心竞争力。

无论是在管理企业基础设施还是在从事个人项目，开发者和企业都可以更快速、更经济地在世界最大的分散网络上创建、部署、保护和扩展从云到边缘的应用程序。

通过Linode的GPU托管服务，消除了利用其进行视频流、人工智能和机器学习等复杂用例的障碍，用户可以享受到云GPU的全部好处，专用加RTX6000 GPU计划的价格只需要1.5美元/小时。

Paperspace CORE

Paperspace CORE是一个由Paperspace建立的完全管理的云GPU平台，为一系列的应用提供简单、实惠和加速的计算服务。

凭借其用户友好的界面，它提供了简单的入职培训、协作工具以及与Mac、Linux和Windows操作系统兼容的桌面应用程序，使其保持有序和控制。

Paperspace CORE提供了一个闪电般的网络、即时配置、3D应用支持和用于编程访问的完整API，提供了无限的计算能力，用于运行最苛刻的深度学习工作环境。

Paperspace CORE的管理界面包括强大的工具，使你能够轻松地过滤、分类、连接或创建机器、网络和用户，非常适合构建个人项目或企业应用。

它提供了经济实惠和高性能的英伟达GPU，通过接受教育折扣、计费通知或按秒收费等方式，最低只需0.07美元/小时，就能让你的工作流程更轻松、更快速。

Lambda Labs Cloud GPU

Lambda实验室提供云GPU实例，你可以迅速将深度学习、机器学习和人工智能（AI）模型从一台计算机扩展到无限数量的虚拟机。

该平台上的GPU实例包括NVIDIA RTX 6000、Quadro RTX 6000和Tesla V100s，除了CUDA驱动和深度学习框架外，你还会得到最新版本的lambda堆栈，预装后即可使用。

每个实例都支持最大10Gbps的节点间带宽，允许使用Horovod等框架进行分布式训练，还可以通过扩展到单个或多个实例上的GPU数量来加速模型优化时间。

虚拟机预装了主要的深度学习框架、CUDA驱动，并可以访问专用的Jupyter笔记本，如果想直接访问，可以使用一个SSH密钥或云端仪表板管理界面中的Web终端进行直接访问。

使用一个带有6个虚拟CPU、46G内存和658G临时存储的RTX 6000，每小时约1.25美元，也可以根据具体的需求，从各种实例中选择，以获得一个按需使用的价格。

OVHCloud

OVHcloud的云服务器是为处理大型同步工作负载而建立的，集成了英伟达Tesla V100 GPU，为高性能计算、人工智能和深度学习提供最好的GPU加速平台。

NVIDIA Tesla V100提供了一系列有用的特性，包括PCIe 32Gbps，16GB HBM2内存，900GB/s带宽，单精度14 teraFLOPs，双精度7 teraFLOPs，以及深度学习112 teraFLOPs。

OVHcloud的服务和基础设施通过了ISO/IEC 27017、27001、27701和27018认证，可以管理风险和漏洞，实施连续性业务并建立一个隐私信息管理系统。

利用OVHcloud的综合目录，部署和管理GPU加速的容器很容易，通过PCI Passthrough直接向实例提供多达四个显卡，在没有任何虚拟化层的情况下提供最大的性能。

Genesis Cloud

Genesis Cloud采用最新技术，以可承受的价格为机器学习、视觉处理和其他高性能计算工作负载提供高性能云GPU。

他们的云GPU实例利用NVIDIA GeForce RTX 3090、RTX 3080、RTX 3060 Ti和GTX 1080 Ti等技术来加速计算。

Genesis Cloud免费提供许多丰富的功能，如用于保存工作的快照，网络流量的安全组，大数据集的存储卷，FastAI，PyTorch，预配置的图像，以及TensorFlow的公共API。

它所有的服务都是安全的、可扩展的、强大的和自动化的，其价格相对于大多数平台的类似资源要更便宜，他们还提供注册时的免费点数，长期计划的折扣。

数据中心使用100%来自地热的可再生能源运行，以降低碳排放，平台允许以按需和长期的价格提供高达192Gb的内存和80Gb的磁盘存储。

Elastic GPU Service

EGS(Elastic GPU Service)是一种利用GPU技术提供并行、强大计算能力的技术，使其成为视频处理、可视化、科学计算和深度学习等各种应用的理想选择。

EGS支持包括NVIDIA Tesla M40、NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla P4、NVIDIA Tesla P100，以及AMD FirePro S7150等多种GPU。

用户将获得在线深度学习推理和训练服务、内容识别、图像和语音识别、高清媒体编码、视频会议、电影修复和4K/8K高清直播等多种功能选项。

它有一个高速本地缓存，与SSD或超云磁盘相连，内部支持25GB/S的网络带宽和高达20000pps的网络带宽，能够满足计算节点所需的最大网络性能。

Google compute engine

谷歌计算引擎为科学计算、3D可视化、机器学习等提供高性能GPU，通过灵活的定价和机器定制选项，可以最大限度地减少工作中所需的工作量。

它通过提供广泛的GPU来帮助提高高性能计算的速度，如NVIDIA的V100，Tesla K80，Tesla P100，Tesla T4，Tesla P4和A100，以满足不同的成本和性能需求。

用户能够将GPU实例附加到新的和现有的虚拟机上，并提供TensorFlow处理(TPU)，每个实例都经过优化，以平衡内存、处理能力、高性能磁盘来实现多达8个GPU的最高效率。

GPU设备只在某些区域的特定区域可用，谷歌计算引擎的定价因地区和所需的计算资源而异，可以通过在Google云定价计算器中定义自身的需求来计算价格。

结论

选择特定的GPU服务器平台主要取决于特定需求和预算，以覆盖所有工作的负载能力。

考虑这些平台的位置和可用性也很重要，这样可以避免位置限制和成本过高的问题，以便以可承受的价格运行多次的计算服务。

作为一个新手或者是初学者，请考虑选择具有开箱即用功能的GPU服务器，它们会在提供最佳的性能和速度的同时，还可以有很好的便利和扩展。