租用GPU服务器，从新手到高手的完整指南

一、为什么你需要一台GPU服务器？

说到GPU服务器，很多朋友的第一反应就是：“这不是搞AI的大佬才需要的东西吗？”其实不然！现在GPU服务器的用途可广了，不只是搞深度学习模型训练才用得上。比如说，如果你是个视频创作者，需要渲染4K高清视频，用GPU加速能让你省下大把等待时间；如果你是做科学计算的，GPU的并行计算能力能让你的程序跑得飞快；甚至玩一些大型游戏，用云GPU也能获得更好的体验。

我自己刚开始接触GPU服务器的时候，也觉得这东西又贵又复杂，后来用了几次才发现，租用GPU服务器其实比买一台划算多了。特别是对于我们这些个人开发者或者小团队来说，花几千块买张高端显卡，不如按小时租用，用完了就释放，既灵活又省钱。

二、主流的GPU服务器平台有哪些？

现在市面上提供GPU租赁服务的平台还真不少，各有各的特色。我给大家整理了几个我用过的平台：

• 阿里云：国内用户首选，网络稳定，GPU型号比较全，从V100到A100都有
• 腾讯云：性价比不错，经常有优惠活动，对新手比较友好
• AWS：全球最大的云服务商，GPU型号最新，但价格偏贵
• Google Cloud：TPU资源很丰富，适合搞TensorFlow的朋友
• Paperspace：专门为AI开发者设计的，环境预装很完善

如果你是第一次租用，我建议从国内的平台开始，毕竟网络延迟低，支付也方便。等熟悉了再根据具体需求选择其他平台。

三、GPU服务器租用价格大揭秘

说到价格，这可是大家最关心的问题了。GPU服务器的价格差异真的很大，主要取决于几个因素：

看到这个价格表，你可能会有疑问：“为什么同样的GPU型号，价格差异这么大？”这里面的门道可多了。比如说，有的平台是按秒计费的，有的有包月优惠，还有的平台会根据你的使用时长给折扣。我的经验是，短期用就选按小时计费，长期用一定要看看包月套餐，能省不少钱。

四、手把手教你租用第一台GPU服务器

接下来，我就用阿里云给大家演示一下，怎么从零开始租用一台GPU服务器。别担心，过程其实很简单，跟着我做就行了。

第一步：注册和实名认证

这个不用多说，国内平台都需要实名认证，准备好身份证就行。

第二步：选择GPU实例

进入控制台后，找到“弹性计算” -> “GPU计算型”，这里会有很多选项。如果你是新手，我建议选“gn6v”这个系列，性价比比较高，配置也够用。

第三步：配置系统环境

这里有个小技巧：一定要选Ubuntu系统，因为大多数AI框架在Ubuntu上的支持最好。镜像的话，可以直接用平台提供的预装镜像，里面已经装好了CUDA和常用框架，能省去很多配置时间。

第四步：设置安全组

这个很重要！安全组就相当于防火墙，记得要开放你需要的端口，比如SSH的22端口，Jupyter Notebook的8888端口等。

第五步：创建并连接

点击创建，等个一两分钟，服务器就准备好了。然后用SSH工具连接上去，就可以开始你的GPU之旅了！

五、新手最容易踩的坑，我都帮你总结好了

说到踩坑，我可真是踩了个遍。下面这几个坑，希望你们能避开：

“第一次用的时候，不知道GPU服务器不用了要及时释放，结果跑了一晚上，第二天一看账单，心都在滴血！”——来自某位不愿透露姓名的开发者

坑一：忘记关机

这是最常见的坑了！GPU服务器是按使用时长计费的，不用的时候一定要记得关机或者释放实例。建议设置个闹钟提醒自己。

坑二：选错系统盘

系统盘的大小很重要，如果选得太小，后面装几个框架就没空间了。建议至少选100GB，反正系统盘也不贵。

坑三：网络配置不当

有些朋友为了省事，把安全组的所有端口都开放了，这可是很危险的！一定要按需开放，用完就关闭。

六、进阶技巧：让你的GPU服务器发挥最大价值

等你熟悉了基本操作，就可以玩点高级的了。这里分享几个我常用的技巧：

技巧一：使用Spot实例

如果你对任务中断不敏感，可以用Spot实例，价格能便宜60%以上！特别适合做实验和模型调试。

技巧二：多机并行训练

当你的模型很大或者数据很多的时候，可以考虑用多台GPU服务器同时训练。虽然设置起来复杂一点，但训练速度能提升好几倍。

技巧三：自动化脚本

写一些自动化脚本，比如自动备份数据、自动关机提醒等，能让你省心不少。我常用的一个技巧是设置训练完成后自动关机，这样既不会浪费资源，也不用担心忘记关机。

说实话，租用GPU服务器这件事，最重要的就是多动手尝试。刚开始可能会觉得有点复杂，但用个两三次就熟练了。记住，现在的云服务已经做得很人性化了，不需要你有太多的技术背景就能上手。