深度学习GPU云服务器平台选哪家好?每当我开始一个新的项目时，我发现自己一次又一次地创建一个深度学习机器。从安装Anaconda开始，最后为Pytorch和Tensorflow创建不同的环境，这样它们就不会相互干扰。而在这中间，你不可避免地会搞砸，从头开始。这种情况经常发生多次。

深度学习GPU云服务器平台：http://www.hkonecloud.com/aliyun/gpu.html

在具体的论述之前，先说几个结论：

1、目前只有Nvida GPU能完整的支持深度学习，所以请购买较新的nvidia显卡(pascal、turing架构以上)

2、GPU上的投资回报比基本呈线性变化，因此可以按照自己的需要配置不同GPU。

3、保持工作站长期稳定工作需要一个靠谱的电源，所以在电源选择上追求稳定。

4、在现有预算下，GPU>CPU=RAM>=SSD

为什么要为深度学习专门配置GPU云服务器?

1)深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而显卡(GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

2)如今即使使用GPU的深度学习任务也要持续数天乃至数月(取决于数据规模和深度学习网络模型)，需要使用单独的设备保障保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。

3)独立的深度学习工作站(服务器)可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

总结教训后发现，如果是长期使用GPU服务器，建议选择带显卡的硬件服务器，综合性能也比较好。如果是用来进行短周期或者临时使用，建议租用云服务器，既方便又快捷，可按需购买，可以节约成本。与传统的服务器相比，GPU服务器主要服务于以海量数据为特征的高性能计算，有以下三个应用领域：

通用计算：把 GPU 强大的浮点运算能力应用到深度学习训练/推理，科学计算等场景。

图形图像处理：GPU 的传统用途，在云上面主要应用在高性能设计办公(CAD/CAE)，云游戏等场景。

视频编解码：GPU 一般都集成了专用的视频编解码硬件单元，相比 CPU 提供了更快的视频处理速度，是目前网络视频流处理的高性能选择。

那么咱们应该如何选择GPU云服务器呢?

就GPU海量计算而言，阿里云是国内首选。阿里云的GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务，最适合AI深度学习、视频处理、科学计算、图形可视化等应用场景。

当然除了阿里云GPU服务器以外，如果觉得阿里云GPU价格成本高了，追求低成本，可选择c5，g5，c6系列服务器，低至0.26折，计算性能不错，还可领取代金券，官网活动参考：一心云租用GPU，因为一心云的GPU环境几乎都是配置好的，而且远程操作相对方便且没有噪音影响自己。