首页 > 其他分享 >GPU算力租用平台推荐

GPU算力租用平台推荐

时间:2024-09-05 19:21:36浏览次数:6  
标签:服务 提供 用户 租用 GPU 算力

  • 国内知名云计算平台14:
    • 阿里云:国内领先的云计算服务提供商,GPU 算力租用服务通过 ECS(Elastic Compute Service)实例提供。提供多种 GPU 实例类型,如 NVIDIA Tesla V100、P100 等,适用于 AI 训练、视频编解码等应用。优势在于中国市场领先,在中国本地有广泛的用户基础和完善的服务支持;拥有强大的数据处理能力,提供 MaxCompute、DataWorks 等大数据处理工具;还有多样的 AI 服务,涵盖图像识别、语音识别等。
    • 腾讯云:腾讯公司提供的云计算平台,GPU 算力租用服务通过 CVM(Cloud Virtual Machine)实例提供。提供多种 GPU 实例类型,如 NVIDIA Tesla V100、T4 等,适合大规模深度学习、图形渲染等。其优势体现为强大的社交数据支持,与微信、QQ 等社交平台数据集成,提供丰富的数据分析能力;具备完善的生态系统,提供广泛的云服务和工具,支持全栈开发;拥有稳定的网络性能,覆盖广泛的高速网络确保低延迟和高带宽。
    • 华为云:提供基于 NVIDIA GPU 的云服务器,适用于 AI 开发和研究。华为云在硬件和网络方面有较强的自主研发能力,能为用户提供稳定可靠的服务,在一些对数据安全和自主可控性要求较高的场景下具有优势。
  • 国内新兴专业 GPU 算力租用平台
    • 智星云:专注于 GPU 算力租用,提供高性价比、高稳定性、快速部署的服务,适用于 AI 大模型训练、微调、推理、开发、应用等多种场景。提供多种显卡选择,能满足用户不同的计算需求;支持快速部署 GPU 集群,可提升计算效率;价格方面具有竞争力,能降低用户成本 14。
    • OneThingAI:由网心科技打造的 GPU 算力云租赁服务平台,致力于为用户提供稳定、价格公道的 GPU 租用服务,打造一站式、全方位的算力云服务解决方案。其特点包括服务稳定,确保项目无延迟运行;价格公道,提供灵活的定价策略,支持按需付费和分钟计费,满足不同用户的需求;提供 7x24 小时的技术支持服务,保障用户项目顺利进行 14。
    • 潞晨云:提供高性能与低成本算力,拥有顶级 GPU 资源,包括 NVIDIA H800(6.99 元 / 卡 / 时)、NVIDIA A800(5.99 元 / 卡 / 时)、Ascend-910B(5.99 元 / 卡 / 时)和 RTX 4090(1.39 元 / 卡 / 时),以极具竞争力的价格满足严苛的计算需求。该平台还具有使用便捷、服务亮点多等优势,例如提供客户案例参考,以及开展百万补贴、企业认证得代金券、分享有礼、创作激励、用户社群等活动。
  • 国外知名云计算平台14:
    • Amazon Web Services(AWS):全球领先的云计算服务提供商,其 GPU 算力租用服务通过 EC2(Elastic Compute Cloud)实例提供。提供多种 GPU 实例类型,包括 NVIDIA Tesla V100、T4、K80 等,可满足不同计算需求。优势在于具备弹性计算能力,用户能根据需求随时调整计算资源,实现灵活配置;数据中心遍布全球,提供低延迟的计算服务;与 S3、Lambda 等 AWS 服务无缝集成,方便用户构建复杂的计算解决方案,广泛应用于深度学习、图形渲染、科学计算等领域。
    • Google Cloud Platform(GCP):Google 提供的云计算平台,其 GPU 算力租用服务通过 Compute Engine 实例提供。不仅提供 NVIDIA GPU 实例,还提供 Tensor Processing Units(TPUs),专为机器学习优化。高度可扩展,支持大规模计算任务,轻松进行水平扩展;深度集成 TensorFlow 等机器学习框架,提供 AI Platform 服务;拥有全面的分析工具,如 BigQuery、Dataflow 等方便数据分析和处理,适用于深度学习、机器学习、科学计算等场景。
    • Microsoft Azure:Microsoft 提供的云计算平台,其 GPU 算力租用服务通过虚拟机实例提供。提供多种 GPU 实例类型,包括 NVIDIA Tesla V100、P40、M60 等,以及 AMD Radeon Instinct MI25 等。支持混合云部署,兼顾本地和云端计算;提供企业级安全,具备多层次的安全防护和合规性支持;与 Visual Studio、GitHub 等工具无缝集成,提升开发效率,可应用于 AI、机器学习、图形渲染、高性能计算等领域。
  • 其他特色平台14:
    • Paperspace:专注于深度学习和机器学习的云计算平台,提供多种 GPU 实例和基于浏览器的计算环境。用户通过 Paperspace 可轻松进行模型开发、训练和部署。具有操作简便的优势,提供基于浏览器的控制面板,无需复杂配置即可快速启动和使用计算资源;支持自动化工作流,拥有自动化的机器学习工作流和集成开发环境,可提高开发效率;定价灵活,按需付费,适合各种预算和需求。
    • Vast.ai:一个 P2P GPU 市场平台,允许用户租用其他用户闲置的 GPU 资源。通过共享经济模式,为用户提供低成本获取 GPU 算力的方式。价格相对低廉,由于使用其他用户的空闲资源,成本较低;按需计费,用户可根据实际使用情况按需付费,避免浪费;界面简单易用,平台界面设计简洁明了,用户容易上手,适用于深度学习、机器学习、图形渲染等场景。

在选择 GPU 算力租用平台时,建议综合考虑 GPU 规格和性能、价格和费用、服务支持、易用性、可扩展性、地理分布等因素,根据自身的需求和预算做出合适的选择 1417。此外,还可以参考其他用户的评价和反馈,以了解平台的实际使用体验和口碑。

标签:服务,提供,用户,租用,GPU,算力
From: https://blog.csdn.net/asd4353012/article/details/141938986

相关文章

  • 2024 年 5 亿大模型新应用井喷即将到来,算力问题该如何解决?2024 年 5 亿大模型新应用井
    在科技飞速发展的2024年,我们正站在大模型应用爆发的前沿。预计将有5亿大模型新应用如雨后春笋般涌现,为各行各业带来前所未有的变革。然而,在这令人兴奋的前景背后,算力问题却成为了制约其发展的关键瓶颈。大模型的训练和运行需要巨大的计算资源,其对算力的需求呈指数级增长。传统......
  • 重塑未来:算力产业链的爆发式增长与国产化战略
    NO.1算力产业链的崛起与构成算力产业链作为数字经济时代的核心支撑,其重要性不言而喻。它涵盖了从芯片设计、制造、封装测试,到服务器生产、部署,再到数据中心运营、云服务提供等多个关键环节,形成了一个紧密相连、相互促进的生态系统。这个系统的每一个部分都在不断创新与升级,共同推动......
  • 【大模型】使用 Xinference 部署本地模型,从GPU服务器到本地知识库搭建Dify【LLM大语言
    基本介绍基础信息GPU服务器获取基础安装基础信息安装显卡驱动配置显卡检查下载禁用nouveau系统自带驱动显卡驱动安装安装nvidia-docker下载配置验证Xinference部署docker部署官方文档模型下载glm-4-9b-chatEmbedding(向量)模型Rerank模型模型部署Embedding(向量)模型......
  • 一台Ubuntu22.04物理机搭建虚拟机云和容器云集群,通过安装ESXi、配置GPU透传、创建虚拟
    一台Ubuntu22.04物理机搭建虚拟机云和容器云集群,通过安装ESXi、配置GPU透传、创建虚拟机,然后在虚拟机上搭建集群。步骤1:安装ESXi并配置GPU透传下载和准备ESXi:从VMware官方网站下载ESXi镜像。使用Rufus等工具将镜像写入U盘,以便将其作为启动盘。安装ESXi:将U盘插......
  • 测试GPU的占用情况
    测试GPU的占用情况文章目录测试GPU的占用情况前言一、测试GPU的占用情况二、耗时统计总结前言本文简单介绍测试GPU占用情况和模型耗时统计的代码。一、测试GPU的占用情况统计脚本tegrastats--interval10>*.txtimportreimportnumpyasnp#定义正则......
  • 一天弄懂一个概念板块:算力概念
    ①基础词汇:算力:计算能力,算力的大小表明了对数字化信息处理能力的强弱。CPU:中央处理器,常见品牌Intel,AMD。GPU:图像处理器,显卡的核心,常见品牌AMD,英伟达。计量单位:FLOPS,表示每秒浮点的运算次数。前缀如T/P代表运算次数,P=每秒1千万亿次。AI大模型:指人工智能预训练大模型,模型越......
  • 【开源大模型生态2】数据、算力、算法,越来越猛!
    人工智能(A)的快速发展依赖于三个核心要素:数据,算法,算力。这个观点已经得到了业界的高度认可。只有这三个要素同时满足了才能加速人工智能的大发展。随着人工智能大模型规模变大以及普及应用,人工智能对能源的需求也在不断加大,逐渐成为人工智能发展关键因素之一。从感知、认......
  • 适合深度学习的GPU
    NVIDIAA100简介:A100是NVIDIA基于Ampere架构的高性能数据中心GPU,提供了极高的计算能力和内存带宽,适合大规模深度学习训练和推理。特点:支持多实例GPU(MIG)技术,可将一块GPU划分为多个独立实例。采用第三代TensorCore,性能显著提升。提供高达80GB的HBM2e显存。NVIDI......
  • 单精度浮点算力
    单精度浮点算力通常用每秒浮点运算次数(FLOPS,FloatingPointOperationsPerSecond)来衡量。比如:GFLOPS:每秒十亿次浮点运算(GigaFLOPS)。TFLOPS:每秒万亿次浮点运算(TeraFLOPS)。单精度浮点算力的用途单精度浮点数在很多计算任务中有广泛应用,包括:深度学习:训练和推理过程中,很......
  • GPU驱动及CUDA安装流程介绍
    GPU驱动及CUDA安装流程介绍1.安装前准备工作1.1.确认GPU型号和操作系统版本1.2.准备gpu驱动和CUDA软件包1.3.检查服务器GPU识别情况1.4.老版本软件包卸载1.5.安装依赖包CentOS依赖包安装示例:SUSE依赖包安装示例:Ubuntu依赖包安装示例:1.6.安装kernel相关依......