首先到底是买显卡还是租显卡呢？ 这个问题其实很好回答，如果你需要高频率使用GPU服务器超过一年那就买显卡，因为租用显卡一年时间的成本就已经赶上了买显卡，甚至有的时候买的显卡用了一年之后还发现价格涨了。如果是导师给了你一笔几万的预算，那建议你自己去配置服务器，也算是为实验室增加了一笔可观的算力，而且还可以留个师弟师妹使用。
但是如果你是个人的话，建议你花大概9000的预算去配置一台深度学习的台式电脑，用于日常学习，显卡用3090就够了，性价比很高，24GB的显存，足够你学习大多数模型了。
至于这张显卡“跑不动”的模型，你这边可以上算力平台去租赁算力。算力平台租用算力省心省力，不用花时间去配置环境，平台集成了深度学习常用的框架，如TensorFlow、pytorch等等，而且不用你准备环境去放置服务器，另外就是显卡的种类很多，4090，V100，A100都有，你可以根据你的需要按需选择。
那么常见的云算力租赁平台有哪些呢？阿里云、腾讯云以及autoDL。这几个平台比较常见，他们各有优劣，阿里云和腾讯云是大厂技术服务质量高，但是他们的缺点也很明显，就是太贵了。以阿里云为例，他们的V100租一个月要3800，而这个价格在一些平台已经可以租到A800，甚至是A100了。另外由于禁售政策，他们平台没有A100，或者H100等等高端卡。
AutoDL会好一些，他们的产品的显卡种类比较繁多，价格也还可以，但是我最近又发现了一个宝藏的平台:深脑云Dbcloud
体验下来我发现他主要有以下几个优势
一 价格亲民
本着让算力不再成为科研路上的阻碍，让深度学习和数据科学容易起来这一理念，他们的算力租用性价比很高，像阿里云3800一个月才能租到V100，但是这边的话3500就能租到A100，40块钱就能租到一天的4090，新用户注册还有5元的优惠，学生和教职工的话还可以享有折扣。
二 GPU种类多种多样
深脑云Dbcloud平台有着几十种GPU型号，不管是深度学习专用卡V100、A100、H100还是图形领域专业卡如A6000、A5000以及性价比显卡4090、3090都有，基本来说可以满足你所有的需要。
三 开箱即用，小白也能上手
里面集成了深度学习常见的框架，比如TensorFlow和PyTorch等，用户无需进行繁琐的配置，一分钟即可使用，并且你还可以设置你专属的镜像，更契合你的使用特点。要是不明白的话官网还有帮助文档，从帮助你怎么选择GPU到怎么连接服务器，应有尽有，要是实在还是不会还有专属客户一对一相应，让环境不再是你学习的障碍。
上周我就在这里租了一天A800 80G来测试一下我跑的模型，因为我自有的设备实在是跑不动，只能租赁，体验下来整个租用服务还是比较好的，会有一对一的运维客服，你需要什么系统，能装的都可以给你提供，不懂的问题在群里提问，随时会有技术人员给你解答，租用要到期的时候，也会有人来提醒你是否准备续租，保存好自己需要的数据，A800还是很给力的，比我的电脑快了好多，让我原有的速度大概提高了6-7倍。所以我觉得，对于深度学习而言，自己的电脑配置可以跑一些常见的模型，正常的学习没有压力，对一些大模型，自己的电脑不能胜任的时候，再去借实验室的服务器跑，连实验室的资源不够用的时候再选择去租赁才是最划算的。
