2023 年 7 家最佳 GPU 托管提供商（比较）
已发表: 2023-05-05- 前 7 名最佳 GPU 托管提供商
- 常见问题
- 结论
GPU 托管已成为需要强大计算资源来运行要求苛刻的应用程序的企业和开发人员的一项重要服务。
这些专门的托管服务利用图形处理单元 (GPU) 执行复杂的计算，使其成为机器学习、人工智能和 3D 渲染等任务的理想选择。
在本文中，我们将列出顶级的最佳 GPU 托管提供商。
前 7 名最佳 GPU 托管提供商
1. Linode
- 强大的基础设施
- 可扩展
- 开发者友好
- 每月 5.00 美元起
优点
- 高性能固态硬盘
- 灵活的定价计划
- 99.99% 的正常运行时间
- 大型 StackScripts 库
- 广泛的操作系统选项
缺点
- 没有托管主机
- 不适合初学者
- 没有免费域名
Linode 是一家备受推崇的 GPU 托管提供商，提供针对并行处理工作负载（例如机器学习、科学计算和视频处理）进行 GPU 优化的虚拟机。
这些虚拟机由 NVIDIA Quadro RTX 6000 GPU 加速，这些 GPU 具有 CUDA、Tensor 和 RT 内核，用于执行复杂的处理、深度学习和光线追踪工作负载。 凭借经济实惠且可扩展的 GPU 托管计划，Linode 在优先考虑客户服务和为用户提供价值方面赢得了声誉。
易用性： Linode 为每个实例提供多达四个 GPU 卡，具体取决于所需的性能水平。 专用 vCPU 内核从 8-24 个内核，内存从 32GB-128GB，SSD 存储从 640GB-7200GB，传输从 16-20TB。
网络进出速度分别为 40Gbps 和 10Gbps。 Linode 的云 GPU 计划可以提供多种计划类型，可以满足各种工作负载需求。
Linode 的全球基础设施和数据中心位置确保用户无论身在何处都可以访问高性能资源。 这有助于提高该平台在提供灵活和可扩展的托管解决方案方面的声誉。 此外，Linode 还提供开发人员门户、社区资源和大量文档来支持其客户。
至于定价，专用加 RTX6000 GPU 计划的价格为每小时 1.5 美元，极具竞争力。 这种具有成本效益的托管解决方案允许用户将资本支出转化为运营支出，利用 GPU 的强大功能，同时受益于云计算的核心价值主张。
选择 GPU 托管提供商时的关键决策因素之一是客户支持的质量。 Linode 因其惊人的支持、友好的员工和满足用户请求（包括延迟付款）而受到赞誉。 通过将客户服务置于收入之上，Linode 展示了其帮助用户取得成功的承诺。
为什么要使用 Linode？ 凭借最先进的硬件、多样化的计划产品、可访问的客户支持和具有成本效益的定价，Linode 可满足具有不同 GPU 要求的个人和企业。 此外，Linode 的综合资源库（包括开发人员门户和大量文档）可确保用户拥有必要的工具和知识，以最大限度地提高他们的 GPU 托管体验。
谁应该使用 Linode？ 需要高性能 GPU 资源来执行视频处理、科学计算、机器学习和人工智能等任务的个人和企业可以从 Linode 的 GPU 托管服务中受益匪浅。 凭借灵活且可扩展的选项，Linode 是那些希望在不投资昂贵硬件的情况下利用 GPU 功能的用户的首选。
总之，Linode 已被证明是一种可靠且价格合理的 GPU 托管，可满足各种用户的需求。 凭借良好的客户服务声誉、强大的硬件和丰富的资源，Linode 是当今市场上 GPU 托管的首选。
2. 亚马逊AWS
- 可扩展服务
- 广泛的工具
- 全球基础设施
- 即用即付定价
优点
- 高度可扩展和灵活
- 范围广泛的工具和服务
- 强大的安全功能
- 性能可靠
- 全球基础设施
缺点
- 陡峭的学习曲线
- 潜在的高成本
- 复杂的定价结构
Amazon AWS：灵活且可扩展的 GPU 托管解决方案
作为一名经验丰富的托管评论专家，我测试了多种托管解决方案。 在这篇评论中，我将讨论其主要功能、全球基础设施、定价模型、客户支持等。 我还将就谁应该考虑使用 Amazon AWS 作为他们的 GPU 托管提供商分享我的诚实意见。
易用性： Amazon AWS 提供了一个直观的界面，可简化设置和管理 GPU 服务的过程。 尽管新用户可能需要一些时间来熟悉该平台，但可用的大量文档和资源可以更轻松地浏览该平台。
功能： Amazon AWS GPU Hosting 提供全面的功能集，包括 Auto Scaling、Elastic Load Balancing 和用于存储的 Amazon Elastic Block Store (EBS)。 平台支持NVIDIA Tesla V100、AMD Radeon Instinct MI25等多种GPU类型，满足不同用户需求。 AWS 还提供广泛的安全功能，确保安全的托管环境。 然而，一些用户可能会发现该平台的丰富功能让人不知所措，可能需要投入时间来掌握诀窍。
全球基础设施：亚马逊 AWS 拥有令人印象深刻的全球基础设施，在 25 个地理区域拥有 80 个可用区。 这种广泛的覆盖确保用户无论身在何处都可以访问低延迟和高性能的 GPU 托管服务。
定价模型： Amazon AWS 的 GPU 服务定价模型在即用即付的基础上运行，非常适合资源需求波动的企业。 用户可以从各种定价计划中进行选择，包括按需实例、预留实例和 Spot 实例。 虽然这种灵活性是一个显着优势，但它也会导致一些用户在尝试选择最适合他们需求的选项时感到困惑。
客户支持： Amazon AWS 提供出色的客户支持，资源范围广泛，包括论坛、文档和教程。 用户还可以选择具有更快响应时间和更个性化帮助的高级支持计划。 但是，一些用户可能会发现高级支持计划很昂贵，尤其是与其他 GPU 云托管提供商相比时。
适用人群：亚马逊 AWS GPU 托管非常适合需要高性能、可扩展且安全的托管解决方案的企业。 凭借其广泛的功能和全球基础设施，AWS 是各种规模的企业（从初创公司到大型企业）的可靠选择。
Amazon AWS 提供强大、灵活且安全的托管环境，可满足广泛的用户需求。 虽然该平台的复杂性可能会给一些用户带来挑战，但丰富的资源和可用的客户支持选项使其成为寻求高性能 GPU 服务的企业的可靠选择。
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3.微软Azure
- 灵活且可扩展
- 综合环境
- 混合能力
- 0.02 美元/小时起
优点
- 广泛的服务
- 可扩展和可定制
- 强大的安全功能
- 与其他 Microsoft 产品的良好集成
- 优秀的开发者工具
缺点
- 陡峭的学习曲线
- 复杂的定价结构
- 客户支持可能会更好
Microsoft Azure 是行业领先的 GPU 托管提供商，为寻求卓越性能和可扩展性的企业提供功能强大且用途广泛的解决方案。 凭借一套全面的 Azure 产品和服务，Microsoft Azure 使企业能够利用人工智能、机器学习和高性能计算的力量来推动创新并获得竞争优势。
易用性： Microsoft Azure GPU 托管的突出特点之一是其用户友好性。 该平台提供了广泛的开发人员工具，包括 Visual Studio、Visual Studio Code 和 GitHub，可满足各种技能水平并简化开发过程。 此外，Azure 的管理和治理工具（如 Azure 门户和 Cloud Shell）简化了 GPU 资源的监控和管理。
主要特性： Microsoft Azure GPU 托管拥有广泛的对高性能计算至关重要的特性，包括AI 和机器学习功能、高级分析和各种数据库。 Azure 还支持混合云和多云解决方案，从而实现与其他云基础设施的无缝集成。 此外，该平台还提供强大的安全功能，例如 Microsoft Sentinel 和 Azure DDoS Protection，以保护数据和应用程序免受潜在威胁。
全球基础设施： Azure 庞大的全球基础设施可确保世界一流的性能和可靠性。 凭借跨越 60 多个地区的广泛数据中心网络，Azure 使企业能够在更靠近最终用户的地方部署应用程序，最大限度地减少延迟并优化用户体验。
定价模型和计划： Microsoft Azure 提供按使用量付费的定价模型，允许企业根据需要扩展 GPU 资源并仅为实际使用付费。 这种灵活性消除了前期投资，并使企业能够根据其特定要求优化成本。
客户支持和资源： Azure 的客户支持受到用户的高度评价，提供全天候的帮助和丰富的资源，例如 Azure 移动应用程序和 Microsoft 成本管理。 此外，该平台还提供大量客户案例和教程，使用户能够获得见解并从他人的成功经验中学习。
为什么要使用它： Microsoft Azure GPU 是寻求充分利用 GPU 加速工作负载的全部潜力的企业的无与伦比的解决方案。 凭借其全面的功能集、全球基础架构和用户友好的工具，Azure 使企业能够在当今的竞争环境中进行创新并保持领先地位。
谁应该使用它： Microsoft Azure 非常适合各种规模的企业，尤其是那些寻求利用 AI、机器学习和高性能计算的力量的企业。 无论您是探索新 AI 应用程序的初创公司，还是希望扩展和优化 GPU 资源的老牌企业，Microsoft Azure 都是 GPU 托管的首选。
总而言之，Microsoft Azure GPU 平台为寻求最佳 GPU 加速性能的企业提供了强大且通用的解决方案。 凭借其广泛的功能、全球基础设施和用户友好的工具，Azure 使企业能够在当今竞争激烈的市场中进行创新和繁荣。
4.谷歌云
- 强大的基础设施
- 可扩展服务
- 高级安全
- 0.01 美元/小时起
优点
- 高性能和可靠性
- 范围广泛的服务和工具
- 按需付费定价模式
- 强大的数据安全性和合规性
- 全球数据中心网络
缺点
- 陡峭的学习曲线
- 复杂的定价结构
- 可能需要额外的管理资源
Google Cloud：用于数据分析和机器学习的高性能 GPU 平台平台
谷歌云通过为数据分析和机器学习工作负载提供先进的解决方案，正在彻底改变 GPU 云托管格局。 凭借广泛的 NVIDIA GPU，包括 K80、P4、V100、A100、T4 和 P100，Google Cloud 为各行各业的用户提供无与伦比的性能和灵活性。 他们的全球基础设施和强大的数据中心提供卓越的连接性和速度，使企业能够在当今快节奏的数字环境中蓬勃发展。
易用性： Google Cloud 凭借其用户友好的界面和平台从竞争对手中脱颖而出。 它的设置和配置毫不费力，是初学者和经验丰富的专业人士的首选。 此外，借助为新客户提供的300 美元免费积分，您可以轻松测试和部署工作负载，亲身体验其功能。
主要特点： Google Cloud 的高性能 GPU 专为科学计算、3D 可视化和机器学习应用而设计。 他们的 GPU 实例经过优化以平衡内存、处理能力、高性能磁盘和多达 8 个 GPU 以实现最高效率。 此外，Google Cloud 还提供尖端的网络、数据分析和存储解决方案，使其成为满足您所有 GPU 托管需求的包罗万象的平台。
全球基础设施：该平台拥有广泛的数据中心网络，确保向全球用户无缝交付应用程序和服务。 这种全球覆盖不仅提供了更好的性能，而且还提高了可靠性和正常运行时间。
定价模型：谷歌云提供灵活的定价选项，允许用户选择最适合他们需求的 GPU 和机器类型。 定价因地区、GPU 选择和机器类型而异，但您可以使用 Google Cloud 定价计算器轻松计算费用。
客户支持： Google Cloud 拥有一个活跃而热情的用户和开发人员社区，他们总是渴望帮助新用户并解决他们可能遇到的任何问题。 此外，该平台还提供大量资源，例如文档和教程，以帮助用户充分利用其 GPU Cloud 服务的全部潜力。
为什么应该使用 Google Cloud：通过选择 Google Cloud，您可以为数据分析和机器学习工作负载获得无与伦比的性能、灵活性和安全性。 凭借用户友好的功能和像谷歌这样的知名公司的支持，您可以放心，您的 GPU 托管需求将得到妥善处理。
谁应该使用谷歌云：谷歌云的 GPU 托管非常适合各种规模和行业的企业，包括零售、医疗保健、媒体和制造业。 如果您希望利用 GPU 的强大功能来满足您的数据分析、机器学习或高性能计算需求，Google Cloud 无疑是一个绝佳的选择。
总而言之，谷歌云是一个顶级的 GPU 平台，可以满足各种行业和用例的需求。 凭借其易用性、全球基础架构、灵活的定价和卓越的客户支持，谷歌云已成为许多寻求可靠和高性能 GPU 服务提供商的企业的首选。 所有这些功能使其成为市场上最好的云托管提供商之一。
5. IBM 云
- 混合云解决方案
- 人工智能服务
- 广泛的工具
- 0.0058 美元/小时起
优点
- 灵活且可扩展的平台
- 人工智能和机器学习能力
- 范围广泛的工具和服务
- 强大的数据安全性
- 多云支持
缺点
- 陡峭的学习曲线
- 对于大规模部署来说可能很昂贵
- 复杂的用户界面
IBM Cloud作为高性能 GPU 托管的绝佳选择，IBM Cloud 提供灵活而强大的基础架构来处理最苛刻的计算任务。 凭借其先进的功能、广泛的服务器选项和具有竞争力的价格，IBM Cloud 成为 GPU 托管市场的顶级竞争者。
易用性： IBM Cloud 为配置 GPU 服务器提供了一个用户友好的界面，同时提供裸机和虚拟选项。 与 IBM Cloud 架构、应用程序和 API 的无缝集成使您可以轻松设置和部署 GPU 实例以满足您的特定需求。 用户可以从一系列令人印象深刻的服务器选项中进行选择，例如用于裸机服务器的英特尔至强 4210 NVIDIA T4 显卡、英特尔至强 5218 NVIDIA T4 显卡和英特尔至强 6248 NVIDIA T4 显卡或 Gx2-8x64x1v、Gx2-16x128x2v、和 Gx2-32x256x2v 用于虚拟服务器。
IBM Cloud 的 GPU 平台功能在 5 个 TensorFlow ML 模型上优于 AWS 服务器，使其成为对需要强大计算能力的用户更具吸引力的解决方案。 此外，可以灵活地扩展或缩减 GPU 资源，让您能够快速适应不断变化的需求。
全球基础架构和数据中心位置： IBM Cloud 的全球数据中心网络可确保您的工作负载和数据安全且可访问，无论您身在何处。 这种广泛的基础设施还允许更快地部署 GPU 实例，从而更快地获得结果并提高整体性能。
定价和计划： IBM Cloud 为其 GPU 服务提供具有竞争力的定价。 裸机服务器的起始价格为每月 819 美元，虚拟服务器的起始价格为 1.95 美元/小时，用户可以在不花大钱的情况下访问强大的 GPU 资源。 新客户还可以在首次购买时享受 200 美元的优惠，让他们有机会在无需大量前期投资的情况下测试 IBM Cloud GPU 服务。
客户支持和资源： IBM Cloud 提供一流的客户支持和丰富的资源，确保用户在设置和管理 GPU 托管时获得所需的帮助。 这种对用户满意度的承诺只是 IBM Cloud 成为该领域领跑者的原因之一。
谁应该使用它： IBM Cloud 是需要访问高性能 GPU 托管来处理复杂计算任务的企业和研究人员的绝佳选择。 它的易用性、可扩展性和广泛的服务器选项使其成为适用于各种规模和行业的组织的多功能解决方案。
IBM Cloud 的 GPU 服务为需要高性能计算能力来执行人工智能、机器学习和科学研究等任务的组织提供了强大而灵活的解决方案。 凭借具有竞争力的价格、全球基础架构和强大的客户支持，IBM Cloud 是寻求可靠 GPU 服务提供商的用户的首选。
6. 阿里巴巴弹性GPU
- 可扩展的 GPU 资源
- 高兼容性
- 成本效益
- 0.075 美元/小时起
优点
- 灵活且可扩展的 GPU 资源
- 与各种应用程序的高兼容性
- 传统 GPU 实例的经济高效替代方案
- 支持 DirectX、OpenGL 和 CUDA
- 轻松与阿里云服务集成
缺点
- 仅适用于阿里云 ECS 实例
- 可能需要一些技术知识才能设置
- 支持可以改进
Alibaba Elastic GPU：Alibaba Elastic GPU 被公认为 GPU 托管市场的有力竞争者，提供 AI 和深度学习应用所需的工具。 这项服务的设计考虑到了效率，为用户提供了一系列满足他们特定需求的功能。
您还可以了解有关应用程序托管的更多信息：10 个最佳应用程序托管服务（云提供商）
主要特点：阿里巴巴弹性 GPU 托管拥有灵活的架构，允许用户自定义 GPU 资源以满足他们的需求。 凭借对各种实例类型的支持，阿里巴巴 Elastic GPU 可以处理计算密集型和内存密集型工作负载。 此外，该服务还提供了与阿里云其他服务的无缝集成，使其成为人工智能和深度学习项目的综合解决方案。
全球基础设施：阿里巴巴 Elastic GPU 由强大的全球基础设施支持，数据中心位于全球主要地区。 这种广泛的网络可确保低延迟和可靠的性能，使其成为需要高水平连接性和可访问性的用户的理想选择。
定价模型和计划：阿里巴巴Elastic GPU的定价模型基于按需付费系统，允许用户只为他们使用的资源付费。 这种灵活的定价结构有助于保持成本可控，尤其是对于需要不同 GPU 资源的用户而言。 有多种计划可供选择，以满足不同的预算和性能要求。 这确保用户可以找到最符合他们需求的计划。
客户支持和资源： Alibaba Elastic GPU 提供丰富的资源和客户支持选项，包括 24/7 技术支持和广泛的知识库。 用户还可以访问充满活力的社区论坛以获得进一步的帮助和指导。 这个全面的支持系统确保用户可以快速解决任何问题并继续工作而不会造成重大中断。
易用性： Alibaba Elastic GPU 具有用户友好的界面，使用户可以轻松导航和管理他们的 GPU 资源。 此外，与阿里云其他服务的集成提供了无缝体验，使用户能够专注于他们的项目而不是管理他们的基础设施。
谁应该使用它： Alibaba Elastic GPU 是需要强大、灵活、高效的 GPU 托管解决方案来支持其 AI 和深度学习应用程序的用户的绝佳选择。 凭借其广泛的全球基础设施、可定制的计划和全面的客户支持，阿里巴巴 Elastic GPU 是用户在项目各个阶段的可靠选择。
对于希望利用 AI 和深度学习的力量的任何人来说，阿里巴巴 Elastic GPU 托管都是一个强大的选择。 其广泛的功能、全球基础架构和用户友好的界面使其成为需要高性能和灵活性的用户的首选。
7.拉姆达
- 强大的 GPU 加速
- 灵活定价
- 深度学习平台
- 每月 60 美元起
优点
- 高性能计算
- 预装深度学习框架
- 可扩展资源
- 出色的客户支持
- 用户友好的界面
缺点
- 不适合小规模开发者
- 有限的数据存储选项
- 适合初学者的复杂设置
Lambda 实验室专注于为高性能计算需求提供对开发人员友好的 GPU 托管。 凭借范围广泛的 NVIDIA GPU、预安装的机器学习框架和具有竞争力的价格，Lambda 了解功能和灵活性对于从事 GPU 密集型任务的开发人员的重要性。 在这篇评论中，我们将探讨使 Lambdalabs 成为 GPU 托管首选的关键特性。
易用性： Lambda 擅长通过其GPU 云服务提供用户友好的体验。 针对机器学习进行了预配置，开发人员可以在几秒钟内开始训练，并直接从浏览器中享受一键式 Jupyter 访问。 借助预安装的 Ubuntu、TensorFlow、PyTorch、CUDA 和 cuDNN 等流行的 ML 框架，设置您的环境变得轻而易举。
主要特点： Lambda 按需提供多种 GPU 实例，包括 NVIDIA A100、RTX A6000、Quadro RTX 6000 和 Tesla V100。 用户可以使用 1x、2x、4x 或 8x GPU 启动实例，并使用 Lambda Cloud API 以编程方式启动实例。 这种灵活性使开发人员能够根据需要扩展他们的资源并优化他们的计算能力。
全球基础设施： Lambda GPU 云服务凭借其强大的基础设施和数据中心位置赢得了财富 500 强公司的信任。 遍布全球可确保为全球用户提供可靠的性能。
定价模型： Lambda 提供透明的定价，不收取出口费用，一个 NVIDIA Quadro RTX 6000 GPU 起价为0.50 美元/小时。 此外，他们还提供预留云集群定价，允许用户预留配备 32 个以上 GPU 的 NVIDIA A100 裸机云集群，期限最短 6 个月，价格从 8.10 美元/小时到 11.43 美元/小时不等。
客户支持： Lambda 致力于为其用户提供优质支持，通过各种渠道提供技术支持，包括为其合作伙伴提供的合作伙伴门户。 他们还在 Facebook、Twitter、LinkedIn 和 Instagram 等平台上保持活跃的社交媒体形象。
总之，Lambda 通过提供强大的 GPU 实例、用户友好的功能和具有竞争力的价格而脱颖而出，成为 GPU 托管的首选。 无论您是机器学习爱好者还是专业开发人员，Lambda 都能为您提供成功所需的资源和支持。 如果您正在寻找高质量、可扩展且具有成本效益的 GPU 服务解决方案，Lambda 应该是您的首选。
常见问题
什么是 GPU 托管？
GPU 托管是一种专门的托管服务，可提供对配备图形处理单元 (GPU) 的强大服务器的访问。 这些服务器旨在处理资源密集型任务和复杂计算，使其成为机器学习、人工智能、3D 渲染和数据分析等应用程序的理想选择。
GPU 服务器的成本是多少？
GPU 服务器的成本可能因供应商、性能和提供的功能而有很大差异。 价格从基本的支持 GPU 的虚拟机每月 100 美元到专用的高性能 GPU 服务器每月几千美元不等。 评估您的特定需求和要求以选择满足您的性能期望的最具成本效益的解决方案至关重要。
GPU 服务器有什么好处？
与传统的基于 CPU 的服务器相比，GPU 服务器具有多项优势，特别是对于资源密集型应用程序。 这些好处包括：
- 更快的处理：GPU 可以执行并行处理，使它们能够同时处理多个任务，从而显着加快处理时间。
- 性能提升：GPU 服务器可以更高效地处理复杂的计算和工作负载，使其成为机器学习、AI 和 3D 渲染等应用程序的理想选择。
- 可扩展性：GPU 托管服务通常允许用户根据自己的需要扩展或缩减资源，确保最佳性能而不会超支资源。
GPU 适合服务器吗？
GPU 可以成为服务器的绝佳补充，特别是对于需要高性能计算或涉及复杂计算的应用程序。 GPU 擅长并行处理，使其特别适合机器学习、深度学习、数据分析和 3D 渲染等任务。 但是，对于不需要 GPU 特定功能的通用服务器任务或应用程序，传统的基于 CPU 的服务器可能就足够了，而且更具成本效益。
为什么 GPU 服务器如此昂贵？
GPU 服务器通常比传统的基于 CPU 的服务器更昂贵，原因如下：
- 更高的生产成本：GPU 是具有大量晶体管的复杂硬件，这使得它们的生产过程更加复杂且成本更高。
- 研发：GPU 制造商在研发方面投入巨资，以不断提高 GPU 性能、优化电源效率并添加新功能。 这些成本通常会转嫁给最终用户。
- 更高性能：GPU 服务器提供卓越的并行处理能力，使其能够更高效地处理资源密集型任务。 这种增强的性能使它们更有价值，因此也更昂贵。
- 供应有限，需求旺盛：游戏、人工智能、机器学习和加密货币挖矿等各个行业对 GPU 的需求不断增长，导致供应受限，从而推高价格。
结论
总之，GPU 托管为运行资源密集型应用程序和工作负载提供了强大而高效的解决方案。
随着 AI 爆炸式增长对高性能计算的需求不断增长，企业和开发人员可以从这些专业托管服务提供的增强功能中受益匪浅。
通过仔细评估顶级 GPU 托管提供商的功能、定价和客户支持，您可以选择符合您的特定需求和要求的最佳选项。
最终，投资合适的 GPU 托管解决方案可以显着提高项目的性能和可扩展性，确保在当今竞争激烈的数字环境中取得长期成功。
作为 Codeless 的联合创始人之一，我带来了开发 WordPress 和 Web 应用程序方面的专业知识，以及有效管理托管和服务器的记录。 我对获取知识的热情以及对构建和测试新技术的热情驱使我不断创新和改进。
专业知识：
Web开发，
网页设计，
Linux系统管理，
搜索引擎优化
经验：
通过开发和设计一些最流行的 WordPress 主题（如 Specular、Tower 和 Folie），在 Web 开发方面拥有 15 年的经验。
教育：
我拥有工程物理学学位和材料科学与光电子学硕士学位。
推特、领英