GPU

想跑深度学习模型，很多人第一步就卡在显卡上。一块性能不错的GPU动辄上万元，租用云端算力每小时也要几块到几十块不等。好在免费入口并不少，只是每家的额度、时长和限制差别很大。这篇文章梳理几条实用路径，并结合具体场景说明怎么选。 为什么免费GPU值得先试 对学生、独立开发者和刚起步的小团队来说，GPU最大的门槛是前期投入。训练一个小模型、调通一段推理代码、完成一…

很多开发者和企业租用云服务器 GPU，已经和租用带宽、云硬盘一样常见。训练一个大模型、跑通一套推理服务，还是做视频渲染和科学计算，GPU 基本决定了项目的速度和成本。实例类型和计费方式一多，不少人还没开始就卡在选型上。 这里不急着罗列型号参数，而是从几个实际问题入手：什么时候租比自建合适，选型前该想清楚什么，计费方式怎么影响账单，以及两个案例里团队是怎么调整…

不少团队第一次用到云服务器GPU，多半是因为模型训练跑不动，或者渲染任务排队排到第二天。自己买显卡要等货、占资金，机房的散热和运维也是一摊事。上云之后按需取用，现在很多企业都这么做。问题是GPU实例型号多，价格跨度也大，选错一次，钱花了，进度也慢了。这里按几类常见场景来说，重点放在怎么判断、怎么算账上。 先想清楚GPU要干什么 GPU并非越贵越合适。不同任务…

第一次接触机器学习，多半是在笔记本上跑个小demo。数据稍微大一点，模型复杂一点，风扇就开始狂转，进度条半天不动。这时候把任务交给服务器，通常是更省事的做法。结合几次实际踩坑，说说用服务器训练模型时要考虑哪些事。 什么时候该上服务器 判断标准不复杂。数据量超过几个G，参数动辄上亿，或者单次训练要跑十几个小时，本地机器基本扛不住。如果还要多人协作、反复对比实验…