学生党租用GPU服务器指南：省钱省心的深度学习攻略

为什么学生党也开始租GPU服务器了？

还记得前几年，咱们学生做深度学习项目，要么得去实验室排队等电脑，要么就得用自己的笔记本硬扛。那感觉，真是谁试谁知道——模型训练到一半电脑卡死，或者跑个实验要等好几天，简直能把人逼疯。

学生租gpu服务器

但现在情况不一样了。随着人工智能课程越来越普及，很多同学都在做图像识别、自然语言处理这类需要大量计算资源的项目。自己买显卡？一张高端显卡动辄上万，对学生来说根本负担不起。这时候，租用GPU服务器就成了最明智的选择。

我有个学弟去年做毕设，就是用租来的服务器完成了原本需要一个月才能训练完的模型，最后还拿了优秀毕业论文。他说：“花几百块钱租服务器，比买显卡划算多了，而且随时随地都能用，再也不用熬夜在实验室蹲点了。”

简单来说，GPU服务器就是配备了专业显卡的远程电脑，你可以通过网络来使用它的计算能力。它特别适合做以下几种事情：

跟我们平时用的电脑最大的不同是，GPU服务器通常安装在专业的数据中心，24小时不间断运行，而且配置的都是Tesla、A100这类专业计算卡，稳定性远超游戏显卡。

第一次租服务器的同学，看到那些技术参数肯定头大。别担心，我帮你梳理了几个最重要的：

其实对大多数学生项目来说，配RTX 3080（10GB显存）、8核CPU、32GB内存的配置就完全够用了。没必要追求最高配置，省下来的钱能吃好几顿火锅呢！

现在很多服务商都推出了学生优惠，我整理了几个比较靠谱的：

有个小贴士：很多平台对新用户都有优惠券，注册后先别急着买，在官网找找有没有优惠活动，通常能省下几十块钱。

第一次租用可能会觉得步骤复杂，其实就跟网上购物差不多：

第一步：实名认证
现在国家要求所有云计算服务都要实名，准备好学生证和身份证照片就行。

第二步：选择配置
根据你的项目需求选择合适配置，不确定的话可以先租个低配试试水。

第三步：配置环境
大部分平台都提供了一键配置功能，选择你需要的Python版本、PyTorch或TensorFlow框架。

第四步：上传数据
通过网页端或者SFTP工具把数据传上去，这个过程可能需要点耐心。

我建议第一次使用的同学先租个按小时计费的，熟悉一下操作流程，免得花冤枉钱。

作为学生，每一分钱都要花在刀刃上。这几个省钱技巧你一定要知道：

利用闲时折扣
有些平台在晚上或者周末会有优惠，能便宜30%左右。

预付费更划算
如果你确定要用较长时间，包月通常比按小时计费便宜。

及时关机
不用的时候一定要记得关机，计费是按使用时间算的，别让钱白白流走。

参加平台活动
关注服务商的微信公众号，经常有送代金券的活动。

我们实验室的同学们现在都养成了好习惯：代码调试好了再上服务器，训练完成立即关机。这样算下来，一个人一个月也就花两三百块钱。

计算机系的李同学用租来的服务器完成了一个图像生成项目：“我开始想在本地电脑跑，但我的显卡只有6GB显存，根本跑不动。后来租了台RTX 4090的服务器，速度快了五倍不止，关键是能放下整个模型了。”

数学系的王同学则是用来做数值模拟：“我们课题组的服务器要排队，而且配置老旧。我自己租服务器，想用什么环境自己配置，自由度高多了。”

新手最容易犯的几个错误，我在这里给大家提个醒：

建议大家刚开始选择那些按分钟计费的平台，这样即使操作失误，损失也不会太大。

我觉得会的。现在很多高校已经意识到了这个问题，开始跟云服务商合作，给学生提供优惠。有些学校甚至直接把云计算纳入了课程体系。

想想也是，与其花大价钱建设和维护本地机房，还不如让学生直接使用云服务。这样既保证了教学资源的先进性，又减轻了学校的负担。

对于咱们学生来说，早点熟悉云计算的使用，对将来找工作也有帮助。现在企业都在上云，有云服务器使用经验绝对是个加分项。

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