RTX 2080 GPU云服务器租用指南与性能实测

最近不少做深度学习的同学都在问，RTX 2080的GPU服务器到底值不值得租？性能怎么样？价格贵不贵？今天我就结合自己的实际使用经验，跟大家聊聊这个话题。

查询gpu服务器2080

为什么选择RTX 2080 GPU服务器？

RTX 2080作为英伟达20系列的旗舰卡，虽然已经不是最新型号，但在性价比方面依然很有竞争力。 从性能参数来看，RTX 2080拥有2944个CUDA核心，基础频率1515MHz，加速频率1710MHz，配备8GB GDDR6显存。相比RTX 2070，它在训练速度上能提升10%左右，特别是在处理大batch size的时候，优势更加明显。

我自己租用过好几家云的GPU服务器，发现RTX 2080这个配置在性能和价格之间找到了一个不错的平衡点。对于大多数中小型AI项目来说，完全够用了。

RTX 2080服务器租用价格对比

目前市面上提供RTX 2080 GPU服务器的云服务商主要有腾讯云、阿里云、谷歌云等。根据我的调研，按量计费的话，每小时价格在3-8元之间浮动，具体取决于配置和优惠活动。

从表格可以看出，腾讯云在价格方面确实比较有优势，这也是为什么很多个人开发者和小团队首选腾讯云的原因。

如何快速上手RTX 2080云服务器？

第一次租用GPU服务器的同学可能会觉得配置很复杂，其实掌握了方法就很简单。我总结了一个三步法：

• 第一步：选择配置
  一定要选“自定义配置”，地区选离自己近的，镜像市场选择“GPU服务器Ubuntu 18.04带TensorFlow”的版本
• 第二步：连接服务器
  开通后用SSH命令连接：ssh -q -l ubuntu -p 22 你的IP地址
• 第三步：验证环境
  用几个简单命令检查GPU是否正常工作

这里特别提醒一下，新手最容易犯的错误就是忘了设置“按量计费”，结果按包月扣费，白白浪费钱。

RTX 2080性能实测数据

为了给大家一个直观的感受，我用相同的MNIST手写数字识别代码在不同配置上做了测试：

测试环境：TensorFlow 2.4, Python 3.8, batch size=128

结果很有意思：RTX 2080完成一个epoch只需要12秒，而同样的代码在CPU上需要62.9秒，速度快了5倍多！ 如果是更复杂的模型，比如ResNet50，性能差距会更加明显。

三种常用的开发方式

根据不同的使用场景，我推荐三种开发方式：

• 方式一：SSH命令行
  最适合有Linux基础的用户，直接远程操作
• 方式二：Jupyter Notebook
  在浏览器中写代码，交互体验很好
• 方式三：PyCharm远程连接
  享受IDE的完整功能，调试特别方便

我个人最推荐第三种方式，虽然配置稍微复杂一点，但用起来最顺手，特别是调试代码的时候特别方便。

常见问题与解决方案

在使用过程中，我也遇到了一些坑，这里分享给大家：

问题一：训练数据怎么上传？
云服务器的磁盘空间有限，建议把大数据集放在对象存储里，训练时再按需加载。这样可以节省很多时间和带宽。

问题二：训练到一半中断怎么办？
一定要在代码里加入模型保存功能，最好是每几个epoch就保存一次checkpoint。这样即使训练中断，也能从最近的位置继续训练，不会前功尽弃。

问题三：怎么知道训练完成了？
可以在训练代码的最后加上云短信API，训练结束时给自己发个通知，这样就不用一直盯着了。

省钱的几个小技巧

租用GPU服务器确实不便宜，但掌握几个技巧能帮你省不少钱：

• 技巧一：用好监控
  训练完成后及时关机，避免产生不必要的费用
• 技巧二：选择合适的计费方式
  短期项目用按量计费，长期项目可以考虑包月
• 技巧三：关注优惠活动
  各大云平台经常有新人优惠和活动折扣

RTX 2080 GPU服务器对于深度学习开发和训练来说是个不错的选择。性能足够，价格相对合理，特别适合学生、创业团队和中小型企业。希望这篇文章能帮助大家少走弯路，快速上手！