訓練模型要租什麼樣的伺服器

① 游戲公司伺服器租用如何選擇

1. 選擇帶有防禦的伺服器

   無論是網路攻擊還是同行業的競爭，都可能會對使用的伺服器進行攻擊。而攻擊對游戲企業帶來的危害也是巨大的。輕者是使游戲玩家無法正常訪問，造成經濟損失，攻擊嚴重的話會導致伺服器癱瘓無法使用，進而損失更為嚴重。因此選擇帶有一定防禦的伺服器也是最基本的保障。

2.看伺服器cpu

根據游戲類型不一樣，選擇的伺服器cpu也會不同。小型的游戲，選擇cpu配置低一點的就可以滿足。大型一點的游戲，就需要選擇CPU配置高一點的，這樣才能保障游戲數據的處理能力，不影響游戲玩家的體驗。

3.看伺服器帶寬

游戲伺服器的帶寬選擇是非常關鍵的，一般建議選擇bgp帶寬

4.伺服器硬碟

硬碟是用來存儲游戲數據的地方，因此需要根據游戲玩家櫻稿的數量，游戲程序的大小等數據信息進行合理的配置，這里建議可以把硬碟的容量配置高一點，以防突然暴迅鍵增的用戶數脊昌孝據。

② 怎麼選擇雲伺服器配置

雲伺服器的配置規格影響價格，也直接決定了它的計算能力和特點，是在采購時要重點考慮的問題。

選雲伺服器配置，看這三個維度

雲伺服器的配置規格主要取決於類型、代別、實例大小三個最重要的維度。

維度一：類型

雲伺服器的「類型」或「系列」，是指具有同一類設計目的或性能特點的雲伺服器類別。

通常來說，雲廠商會提供通用均衡型、計算密集型、內存優化型、圖形計算型等常見的雲伺服器類型。這些類型對應著硬體資源的某種合理配比或針對性強化，方便你在面向不同場景時，選擇最合適的那個型號。

vCPU 數和內存大小（按GB計算）的比例，是決定和區分雲伺服器類型的重要依據之一。

通用均衡型的比例通常是1:4，如2核8G，這是一個經典搭配，可用於建站、應用服務等各種常見負載，比如作為官網和企業應用程序的後端伺服器等。

如果 vCPU 和內存比是1:2，甚至1:1，那就是計算密集型的范疇，它可以用於進行科學計算、視頻編碼、代碼編譯等計算密集型負載。

比例為1:8及以上，就被歸入內存優化型，比如8核64G的搭配，它在資料庫、緩存服務、大數據分析等應用場景較為常見。

圖形計算型是帶有GPU能力的虛擬機，一般用於機器學習和深度學習模型的訓練和推理。隨著 AI的火熱，這類機器也越來越多地出現在各種研發和生產環境中。

在主流雲計算平台上，常常使用字母縮寫來表達雲伺服器的系列。比如，AWS 的通用型是M系列，阿里雲的內存優化型為R系列，Azure的計算優化型為F系列。

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③ 用GPU和CPU伺服器深度學習，哪個合算

CPU是一個有多種功能的優秀領導者。它的優點在於調度、管理、協調能力強，計算能力則位於其次。而GPU相當於一個接受CPU調度的「擁有大量計算能力」的員工。
當需要對大數據bigdata做同樣的事情時，GPU更合適，當需要對同一數據做很多事情時，CPU正好合適。
GPU能做什麼？關於圖形方面的以及大型矩陣運算，如機器學習演算法等方面，GPU就能大顯身手。

簡而言之，CPU擅長統領全局等復雜操作，GPU擅長對大數據進行簡單重復操作。CPU是從事復雜腦力勞動的教援，而GPU是進行大量並行計算的體力勞動者。

深度學習是模擬人腦神經系統而建立的數學網路模型，這個模型的最大特點是，需要大數據來訓練。因此，對電腦處理器的要求，就是需要大量的並行的重復計算，GPU正好有這個專長。

④ 如何選擇合適的GPU伺服器

選擇GPU伺服器時首先要考慮業務需求來選擇適合的GPU型號。在HPC高性能計算中還需要根據精度來選擇，比如有的高性能計算需要雙精度，這時如果使用P40或者P4就不合適，只能使用V100或者P100；同時也會對顯存容量有要求，比如石油或石化勘探類的計算應用對顯存要求比較高；還有些對匯流排標准有要求，因此選擇GPU型號要先看業務需求。

GPU伺服器人工智慧領域的應用也比較多。在教學場景中，對GPU虛擬化的要求比較高。根據課堂人數，一個老師可能需要將GPU伺服器虛擬出30甚至60個虛擬GPU，因此批量Training對GPU要求比較高，通常用V100做GPU的訓練。模型訓練完之後需要進行推理，因此推理一般會使用P4或者T4，少部分情況也會用V100。

⑤ 學生能去哪裡租用便宜的gpu雲伺服器來進行深度學習計算

其實你可以去騰訊雲去租用GPU雲伺服器來進行深度學習計算。騰訊雲 GPU 實例類型眾多，應用廣泛，不同的實例類型有不同的產品定位。用戶可以根據自身的應用場景，結合性能、價格等因素，選擇最符合業務需求的實例。

比如你要進行深度學習計算，建議使用騰訊雲GN8/GN10X 實例。GN10Xp配備Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有強大的單精度浮點運算能力，並具備較大的 GPU 板載內存。最大實例規格配置8個 V100 ，80個 vGPU 和320GB主機內存，是深度學習訓練的首選。

GN10Xp 最大實例規格具備125.6 TFLOPS 單精度浮點運算能力，支持 Tensor Core 加速，單卡搭載32GB顯存，GPU 卡之間通過300GB/s的 NVLink 高速互連。強大的計算與數據吞吐能力大大縮短訓練周期，使得復雜模型的快速迭代成為可能，人工智慧相關業務得以把握先機。

騰訊雲GPU雲伺服器，管理很簡單GPU雲伺服器採用和雲伺服器CVM一致的管理方式，無需跳板機登錄，簡單易用。清晰的顯卡驅動的安裝、部署指引，免去高學習成本。而且節約成本，你無需預先採購、准備硬體資源，一次性購買，免除硬體更新帶來的額外費用，有效降低基礎設施建設投入。目前，騰訊雲的GPU雲伺服器已全面支持包年包月計費和按量計費，你可以根據需要選擇計費模式。

⑥ 深度學習跑700多張圖片的數據集，租什麼樣的伺服器比較好

珍島GPU雲伺服器。
珍島GPU雲伺服器適用於深度學習，針對AI，數據分析在各種規模上實現出色的加速，應對極其嚴峻的計算挑戰，同時珍島雲提供多種GPU實例規格。