gpu服务器配置，目前哪里可以租用到GPU服务器

深度学习如今风头很热， 可能很多小伙伴们都投入了学习gpu服务器配置。可是又遇到了一定的问题，电脑跑的太慢，小编I7的笔记本，很多时候也跑不动。大家知道，深度学习是很需要GPU的，可是最便宜的GTX1080ti也是价格不菲，这时候我们怎么办呢快速备案域名快速备案？gpu服务器配置，目前哪里可以租用到GPU服务器今天为大家带来，利用亚马逊GPU服务器进行深度学习。（小编目前觉得这个价格是相对比较实惠的，如果有更好的可以推荐一下）注册亚马逊账号，绑定信用卡，这一步就不多介绍了。大家自行解决。我目前选择的是美国俄亥俄州，因为有的州没有我想要的机器。后面会牵扯到竞价，不同地区价格可能会稍有不同在这里选择EC2启动实例选择社区AMI，也可以选择默认的原生系统。选择社区AMI，是因为有的AMI已经搭建好了我们所需的环境，我最喜欢用的是这个，大家可以自行选择选择服务器，px.xlarge下面是不同型号的配置，P2是用的K80显卡，4核，61G内存，12G显卡，差不多够我们用了。也可以选择更好的配置，价格自然会贵不少一定要选择竞价，因为这个便宜，也适合我们想用就用，不想用就销毁的使用。当前的价格是0.27美元，差不多是1.7人民币每小时。竞价的价格是动态的，不同时间可能价格不一样。下一步因为是自己临时使用，安全就直接全部开放吧启动实例选择或者创建秘钥，这是我们登录服务器时候使用的秘钥文件因为我已经有了，所以就直接登录了可以看到，我们的机器已经创建成功了记住IP，我们可以准备登录服务器了ssh -i 选择刚才的秘钥去登录我们的服务器已经登录成功了，小编之所以选择这个AMI，因为他已经准备好了很多的环境。这里我们使用tensorflow_p36，环境是Tensorflow Keras Python3，GPU环境是CUDA8。大家选择不同的AMI可能不一样，也可以自行安装环境激活环境现在要如何更方便的使用呢，在服务器上写代码总是速度会慢点。我们可以使用jupyter这个神器,jupyter notebook –ip=*，开启jupyter的远程访问，也可以设置密码的。jupyter notebook的更多使用方法以后告诉大家。大家可以自行学习启动jupyter，我们找到这个链接，localhost换成我们的服务器ip，然后去浏览器访问即可现在我们到浏览器打开jupyter的页面，我们创建一个python文件这里我测试一下keras的mnsit手写数字集的训练，可以看到每个epoch只要10s就训练完成了，这里我训练了20个epoch，准确率已经达到99.06%，很不错的哦。这个速度比我用我的I7处理器快10-20倍。可以省下大量的时间。我们可以利用jupyter写自己的代码进行学习和训练。小编一般是本地写好模型后，去线上训练调参在我们终端中输入nvidia-smi就可以看到我们的显卡信息和使用情况了如果我们不再需要这台服务器，选择终止即可，记住，不销毁会一直收费。如果想保留自己的环境，可以自己创建AMI。注意事项亚马逊需要绑定信用卡，每个月月底收费，不要以为当时没收钱就是免费啊啊！重点！看清楚不同配置的价格，最好是想要自己想要训练什么的时候再打开机器。按小时收费，使用1分钟也是按一个小时收费哦。机器不再使用的时候，记得销毁好了，今天我们介绍了如何用亚马逊的GPU来训练我们的模型。当然如果有显卡的土豪小伙伴，自然是不需要的啦。不过刚开始学深度学习，还没准备好显卡的，可以先用这个来试试。记得关注我，以后会为大家带来更多的文章。首先你需要告之所谓高性能服务器的用途是什么？因为服务器发展到今天，已经越来越向细分领域发展，各个不同领域的高性能服务器定义不太一样。如果你只是普通的文件服务器，那么用单路的至强E3级别处理器即可。如果I/O并发不高，可以考虑核心数量不多，但高频率的型号。如果是与渲染等领域相关的高性能服务器，一方面可以考虑多路、多核心处理器的选择，另一方面也可以考虑由GPU参与渲染的选择。相对来说，如果追求渲染速度，你们公司又有基于CUDA的专门人才，GPU方案的性能相对更好，同时价格可能也有优势。但也可以选择云方案或者裸金属方案。在人工智能、机器学习等方面，则主要是看软件的优化情况。高性能的CPU、高性能的GPU都能获得很好的效果。在搭建的时候主要以I/O带宽、并行处理能力为考量标准。但这类服务器同样可以考虑选择云方案或者裸金属方案，根据实时的需求来选择。至于更偏向于关键业务的解决方案。服务器更倾向于SCALE UP。追求CPU的频率、核心数均处于较高的水准，同时还要兼顾“5个9”以上的稳定性，年度维护时间要尽量的少，建议选择至强可扩展处理器的白金级型号。如果是类似SAP HANA这样的内存计算领域还可以考虑添加英特尔傲腾数据中心级持久内存、傲腾数据中心SSD等全新产品，大幅提升存储系统的短板。