免费GPU服务器申请攻略：新手也能轻松搞定

为啥大家都在找免费GPU服务器？

最近发现身边搞编程的朋友都在打听免费GPU服务器的事儿，就像当年抢特价商品一样热闹。说起来也不难理解，现在做深度学习、跑大模型动辄就要好几张显卡，自己买的话一张RTX 4090就得一万多，这谁顶得住啊！更别说那些需要同时训练好几个模型的研究生了。

我有个朋友小张，前段时间为了跑毕业设计，天天蹲在实验室抢电脑，后来听说有免费的GPU资源，简直像发现了新大陆。不过刚开始他也是一头雾水，不知道该从哪里入手，踩了不少坑。所以今天我就把这些经验整理出来，希望能帮到像小张这样的朋友。

GPU服务器到底是个啥玩意儿？

先给完全没概念的小伙伴简单科普一下。GPU原本是用来打游戏的显卡，后来大家发现它在并行计算方面特别厉害，就像是一个能同时干很多活的多面手。比如说你要处理一张图片，CPU可能得一步一步来，而GPU可以同时处理图片上的所有像素点。

现在的AI训练基本上都离不开GPU，因为它能大大缩短模型训练时间。举个例子，用CPU训练一个图像识别模型可能要一个月，换成好点的GPU可能只需要几天。这就是为什么大家都对GPU资源这么渴望。

哪些地方能申请到免费午餐？

市面上确实有不少提供免费GPU资源的平台，我按照类型给大家列几个：

• Google Colab
  这应该是知名度最高的了，完全免费，还自带Jupyter环境
• Kaggle
  每个月有30小时的GPU使用时间，做竞赛的小伙伴都知道
• 国内的一些AI平台
  比如百度AI Studio、阿里天池等，都有免费额度
• 学术教育平台
  像Paperspace Gradient，对学生比较友好

不过要提醒大家，免费的午餐通常都有限制。比如Colab免费版可能运行时间长了就会断掉，而且分配的GPU型号不固定，有时候是T4，有时候是V100，全看运气。

手把手教你申请Google Colab

Colab应该是新手最容易上手的平台了，我来详细说说申请步骤：

首先你需要有个Google账号，这个应该大家都有吧？然后直接访问colab.research.google.com就能进入工作界面。点击“新建笔记本”就能开始coding了，GPU资源需要在“修改”-“笔记本设置”-“硬件加速器”里选择GPU，然后保存就可以了。

这里有个小技巧，如果你需要更稳定的资源，可以考虑Colab Pro，一个月大概10美金，能优先获得更好的GPU，而且运行时间更长。不过对于刚入门的小伙伴，免费版完全够用了。

Kaggle的GPU怎么申请？

Kaggle的GPU申请稍微复杂一点，但也很简单：

• 先注册Kaggle账号并完成邮箱验证
• 在个人资料里把手机号验证一下，这是必须的
• 新建Notebook时，在设置里开启GPU加速
• 注意每周的使用时间限制，别超了

Kaggle的好处是GPU性能比较稳定，而且社区活跃，遇到问题容易找到解决方案。缺点是如果只是用来跑自己的项目，可能需要把数据上传到Kaggle数据集，稍微麻烦一点。

国内平台申请要注意什么？

国内平台对咱们来说访问速度更快，而且通常有中文支持。百度AI Studio是我比较推荐的，申请流程很简单：

用百度账号登录后，在创建项目时选择“高级版”环境就能获得V100显卡，每天有12小时的免费使用时间。关键是数据上传下载都很快，不像国外平台那样需要折腾科学上网。

阿里天池也不错，经常举办比赛，获奖了还能拿到更多的计算资源。不过国内平台通常要求实名认证，这个大家根据自己情况考虑。

如何提高申请成功率？

根据我的经验，做好这些准备能让你申请过程更顺利：

特别提醒学生朋友，很多平台对学生有特殊优待，申请时记得用edu邮箱，或者上传学生证，能获得更多资源配额。

使用过程中的实用技巧

拿到资源后怎么用得更高效？这里有几个干货技巧：

监控GPU使用情况很重要，别让它闲着浪费。可以在代码里加个简单的监控，看看GPU利用率怎么样。如果发现利用率很低，可能是代码有问题，需要优化。

合理保存中间结果能帮你省很多时间。万一运行中断了，不至于从头再来。我一般每隔几个epoch就保存一次checkpoint，这样即使断掉了也能从最近的地方继续。

记得及时释放资源，用完就关掉，做人要厚道，也给其他人留点机会。有些人习惯挂着不关，这样其实不太好。

常见坑爹问题及解决方法

最后来说说大家经常遇到的问题：

最头疼的就是运行到一半断线，这个在Colab免费版特别常见。解决方法除了上面说的频繁保存，还可以考虑在本地保留一份备份，随时准备重新连接。

另一个问题是显存不够，明明显示有16G显存，跑着跑着就爆了。这时候可以尝试减小batch size，或者用梯度累积的方法。实在不行就要考虑模型剪枝、量化这些高级技巧了。

免费GPU资源虽然香，但也要用得聪明。希望这篇文章能帮大家少走弯路，早日用上免费的GPU资源！如果还有其他问题，欢迎在评论区交流。