深度学习跑算法云服务器价格

深度学习是人工智能领域的热点话题，也成为当今企业解决问题的更有利工具。随着数据量的增长，机器学习任务变得越来越急切，要更多的计算资源。而，云计算和云服务器的使用也成为了深度学习算法的主流之一。本篇文章将详细点介绍深度学习跑算法云服务器价格的问题。

一、云服务器的基本知识

云服务器是指基于云计算模式的虚拟化服务器，常见是是从云计算平台租赁的。云服务器具有更好的性能、更高的可用性和更强的扩展性，可以满足用户在业务增长过程中的需求。

云服务器大多数以计算能力（CPU、GPU）、内存、存储和带宽为了计费维度，用户是可以依据需求自由选择。云服务器能提供的服务范围既重要基础设施，也包括操作系统、网络和存储等服务，使用户可以飞快构建自己的应用和服务。

二、深度学习算法的计算资源需求

深度学习算法是需要大量的计算资源，特别是在大规模行动的数据上进行训练训练时。换算资源需求比较多无论是两个方面：

1.计算速度：深度学习模型训练必须大量的计算，特别是浮点数计算，是可以不使用低功耗的CPU或GPU利用。GPU可提高模型训练速度，尤其是对于急切的深度神经网络，GPU可以使训练速度能提高数倍以上。

2.存储需求：深度学习算法必须大量的存储空间存储模型和数据。至于，由于训练数据集常见太大，但还要存储急速加载的中间结果。

三、云服务器选择指南

选择适合我深度学习算法的云服务器要决定200以内因素：

1.计算资源：云服务器应应具备充足的计算能力，包括CPU和GPU，可以不速度模型的训练。

2.存储需求：充足的存储空间和西下高速I/O（输出）速度，以支持小规模深度学习模型和数据。

3.网络带宽：高速的网络带宽可以不提高数据传输速度和模型训练的效率。

4.操作系统：操作系统估计与深度学习框架兼容性，以备万一最大限度地地能发挥算出资源的性能。

5.云服务商的可靠性和服务质量：选择一个受绝对信任的和比较可靠的云服务商是至关作为的，比如，可以确定亚马逊AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等可以提供商。

四、云服务器价格

以下是深度学习算法跑在云服务器上的一些常用云服务商和他们的价格列表：

1.亚马逊AWS

AWS是另一个极富人气云服务商，提供给的计算实例包括某些配置和性能的CPU和GPU实例。其中最流行的实例包括包括

1.C5实例：适用规定于算出密集型工作负载，基于组件最最后一代的Intel Xeon广义计算处理器。C5实例具备64vCPUs和1728GB内存。

2.P3实例：适用规定于GPU计算密集型的大数据处理、深度学习等科学计算。P3实例专门配置哪个网站款NVIDIA V100 GPU。

2.Google Cloud

Google Cloud计算实例的价格对于其竞争对手而言是比较低的，可是特点是我门可以熟得不能再熟docker等技术。其可以提供的机型有万分感谢：

1.N1：区分于一般目的(n1-standard)的实例，进行设计和实现CPU的计算工作负载；

2.N2D：可以参照于某些必须机器学习(ML)和数据密集型工作负载的内存优化实例；

3.Microsoft Azure

微软 Azure需要提供了一这款模块化计算资源，包括区分于深度学习的GPU瞬间加速计算实例。以下是几个实例的价格详情：

1.NV6：1块NVIDIATesla?M60GPU和56内存，适用规定于数据科学和机器学习。

2.ND6：6块NVIDIATesla?V100GPU和70内存，主要用于进行深度学习、HPC和AI换算。

综合也很不同云服务商的价格，我们看得出来AWS是最贵的，其NVIDIATesla?V10010*VIntel?Xeon?2.6GHzE5-2686v4,并不代表10*V100GPU和40个vCPU的内存总额为160GB！不胜感激表所示：

|云服务商|机器型号|1小时价格（港币）|

|——-|—-|————–|

|AWS | P3.2xlarge |3.06|

|Google Cloud|CUDNN_TESLA_V100|2.48|

|Microsoft Azure|ND6|4.79来|

五、结论

选择更适合深度学习模型的云服务器必须参照计算资源、存储需求、网络带宽和云服务商的可靠性等因素综合考虑。你是什么云服务商都提供给不同规格和价格的计算实例，用户也可以根据自己的需求选择比较合适的选项。依据差别不大结果，我们突然发现AWS最贵，而Microsoft Azure和Google Cloud则低些较便宜，但其需求更具体一点；但，在选择云服务器时，应该要依据需求来选择比较合适的云服务商和实例。

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