外接GPU服务器怎么选？省钱攻略与避坑指南

为啥现在大家都在聊外接GPU服务器？

最近几年，搞AI训练、做视频渲染的小伙伴们突然发现，自己电脑的显卡越来越不够用了。一张高端显卡动辄上万块，而且更新换代特别快，刚买的新卡可能半年后就落后了。这时候，外接GPU服务器就像救星一样出现了。

说白了，外接GPU服务器就是让你通过网络，远程使用别人服务器上的高性能显卡。你想啊，不用花大价钱买设备，不用操心电费和维护，按小时或者按月付费，想用的时候连上去就行，这对很多小团队和个人开发者来说，简直是天大的好事。

外接GPU服务器到底能干啥？

这东西的应用场景可多了，我给大家数几个最常见的：

• AI模型训练：现在搞机器学习，没个好显卡真的不行。外接GPU服务器让你能用上A100、H100这些顶级显卡，训练速度嗖嗖的
• 3D渲染和视频制作：做动画、剪视频的小伙伴都知道，渲染的时候电脑卡成狗。用外接GPU，渲染任务丢给服务器，自己电脑还能继续干活
• 科学计算：搞科研的同学们用来跑仿真、做数据分析，效率提升不是一点半点
• 游戏云服务：虽然现在国内还不太流行，但在国外已经很普遍了，用手机都能玩3A大作

挑选外接GPU服务器要看哪些参数？

挑服务器可不能光看价格，这里面门道多着呢。我给大家列个表，一看就明白：

除了上面这些，还要留意服务器的稳定性和技术支持。有些小厂家的服务器老是掉线，出了问题找不到人，那才叫一个糟心。

市面上主流的外接GPU服务商对比

现在做这个的厂家不少，我挑几个有代表性的说说：

阿里云GPU服务器：国内老大哥，稳定性没得说，就是价格稍微贵点。适合企业用户，有专人维护的那种。

腾讯云GPU计算：性价比不错，经常搞活动，对学生和初创团队比较友好。

亚马逊AWS：全球老大，显卡型号最全，就是国内访问速度有时候不太给力。

一些小众服务商：比如AutoDL、Featurize这些，专门针对AI训练优化，价格很亲民，特别适合学生党。

有个做深度学习的朋友跟我说：“自从用了外接GPU，我再也不用半夜爬起来看训练进度了，手机上个厕所的功夫就能搞定。”

新手使用外接GPU服务器常踩的坑

我第一次用的时候也踩过不少坑，这里给大家提个醒：

坑一：不看清楚计费规则

有些平台说的是按小时计费，但只要你服务器开着就算钱，哪怕你没在用。有一次我忘记关机，一晚上跑掉好几百，心疼死了。

坑二：网络环境不考虑

家里的网络要是不稳定，连服务器的时候老是断线重连，工作效率大打折扣。后来我换了条专线，这才舒服了。

坑三：环境配置太复杂

刚开始用的时候，装驱动、配环境搞了一整天，差点放弃。后来发现有些平台提供了一键配置，省事多了。

怎么用外接GPU服务器最省钱？

钱要花在刀刃上，我总结了几条省钱小技巧：

• 多用抢占式实例：就像机票的尾单，价格能便宜一半以上，就是可能随时被中断
• 合理选择配置：不是所有任务都需要最顶级的显卡，选个够用的就行
• 记得及时关机：不用的时候一定要关机，就跟出门要关灯一个道理
• 关注平台活动：双十一、开学季这些时候，平台通常会有优惠

我有个学生朋友，专门在晚上用抢占式实例，那时候价格最低，一个月下来才花了两三百，就把他的课题做完了。

未来外接GPU服务器会怎么发展？

我觉得这个市场还会越来越火。现在大家都在搞AI，对算力的需求只会增不会减。而且随着5G普及，网络延迟问题也会改善，用起来会更顺手。

说不定以后，我们每个人都不需要买高配电脑了，想要什么性能就租什么性能，就像现在用水用电一样方便。到时候，可能连手机都能直接连GPU服务器，随时随地处理复杂任务。

不过也要看到，这个技术现在还有些门槛，不是谁都能轻松上手的。希望以后的服务能做得更傻瓜一点，让更多人能用上。