2023 年 7 家最佳 GPU VPS 提供商（比较）
已发表: 2023-08-30- 前 7 名最佳 GPU VPS 提供商和服务
- 结论
近年来，GPU VPS提供商因深度学习、机器学习、人工智能等多项新技术的开发而受到热烈追捧。 下面列出的所有提供商都提供该硬件的功能来处理这些相当复杂的过程。
前 7 名最佳 GPU VPS 提供商和服务
1. 纸空间
- 专为 AI、ML 和深度学习而设计
- 简单易用的GPU云平台
- 为开发人员提供强大的渐变和核心产品
- 高速存储和低延迟网络
- 每月 7 美元起
优点
- 直观的界面
- GPU 任务的一流性能
- 针对数据科学家和开发人员进行了优化
- 有竞争力的价格
缺点
- 数据中心位置有限
- 一些高级配置需要手动设置
PaperSpace 凭借其针对人工智能和深度学习任务的专业产品在托管行业中占据了一席之地。 他们的平台提供无缝体验，让专业人士和研究人员无需复杂的设置即可利用 GPU 的强大功能。
他们的云平台因其简单性而受到赞誉，使具有不同技术背景的用户可以访问 GPU 加速的工作流程。 结合他们的 Gradient 和 Core 产品，开发人员找到了适合他们需求的丰富环境。
虽然 PaperSpace 提供令人印象深刻的速度和可靠性，但用户可能会发现数据中心位置方面存在一些限制。 尽管如此，对于那些寻求专注于人工智能和机器学习任务的专用 GPU 云平台的人来说，PaperSpace 是一个顶级竞争者。
要知道PaperSpace是DigitalOcean旗下的一家公司。
规格：
英伟达图形处理器
| 图形处理器类型 | 价格 | GPU规格 | 内存 | 虚拟CPU | 多 GPU 类型 |
|---|---|---|---|---|---|
| M4000 | $0.45/小时 | 8GB GPU | 30GB | 8 | 没有任何 |
| P4000 | 0.51 美元/小时 | 8GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| P5000 | $0.78/小时 | 16GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| P6000 | $1.10/小时 | 24GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| V100 | $2.30/小时 | 16GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| RTX4000 | $0.56/小时 | NVIDIA RTX4000 GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| RTX5000 | $0.82/小时 | NVIDIA RTX5000 GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| A4000 | $0.76/小时 | NVIDIA A4000 GPU | 45GB | 8 | 2x、4x |
| A5000 | $1.38/小时 | NVIDIA A5000 GPU | 45GB | 8 | 2x、4x |
| A6000 | $1.89/小时 | NVIDIA A6000 GPU | 45GB | 8 | 2x、4x |
| A100 | $3.09/小时 | NVIDIA A100 GPU | 90GB | 12 | 2x、4x、8x |
2.Lambda实验室
- 专为深度学习任务而设计
- 高性能 GPU
- 针对 AI 工作流程优化的软件堆栈
- 深度学习项目的专业支持
- 根据需求定制定价
优点
- 交钥匙深度学习解决方案
- 针对 AI 任务的最佳性能进行了优化
- 最先进的硬件组件
- 活跃的社区和专家支持
缺点
- 与竞争对手相比价格更高
- 对于非深度学习任务可能有点矫枉过正
LambdaLabs 专门为深度学习项目提供解决方案。 通过将高性能 GPU 与优化的软件堆栈相结合，他们成功地为人工智能研究人员和专业人士创造了独特的利基市场。
LambdaLabs 的突出特点之一是其交钥匙解决方案，消除了设置深度学习环境的复杂性。 然而，这种专业化的关注意味着与更通用的 VPS 提供商相比，他们的服务可能会更加昂贵。 尽管如此，对于人工智能爱好者和专业人士来说，LambdaLabs 承诺为深度学习量身定制优质体验。
规格
| 实例类型 | 图形处理器 | 显存 | vCPU | 贮存 | 网络带宽 (Gbps) | 每小时价格 | 学期 | GPU 数量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 预订的 | 8x NVIDIA H100 | H100 SXM | 80GB | 最低 20 TB NVMe SSD 本地存储 | 3200 | $1.89/H100/小时 | 3年 | 64 – 60,000 |
| 短跑 | 8x NVIDIA H100 | H100 SXM | 80GB | 最低 27 TB NVMe SSD 本地存储 | 3200 | $4.85/H100/小时 | 3个月 | 248 |
3.OVH云
- 专注于 GPU 密集型应用程序
- 广泛的可定制服务器
- 全球数据中心，满足不同地区的需求
- 所有服务器均符合DDoS防护标准
- 起价 5.99 美元/月
优点
- 高性能基础设施
- 灵活配置满足 GPU 需求
- 有竞争力的定价模式
- 出色的客户支持
缺点
- 适合初学者的复杂界面
- 高级支持的额外费用
OVHCloud 是 GPU VPS 托管解决方案的行业领导者。 它以其可扩展且可靠的基础设施而闻名，可满足需要 GPU 密集型应用程序的专业人士的需求，无论是人工智能、深度学习还是复杂的模拟。
OVHCloud 的数据中心遍布多个大陆，可确保为世界各地的用户提供低延迟和高速连接。 再加上专门的反 DDoS 保护，可确保服务不间断。
定价灵活，让小型开发商和大型企业都能找到适合自己需求的计划。 托管提供商提供广泛的配置，确保每个用户都可以根据自己的特定要求定制服务器。
OVHCloud 因高性能、一流的安全性和广泛的定制选项而享有盛誉，这使其成为需要 GPU 驱动的托管解决方案的任何人的绝佳选择。
规格
NVIDIA Tesla V100S 功能
| NVIDIA GPU Boost 的性能 | 双向连接带宽 | CoWoS 堆叠式 HBM2 内存 |
|---|---|---|
| 双精度，7 tera FLOPS 单精度，14 tera FLOPS 深度学习，112 tera FLOPS | PCIe 32GB/秒 | 容量，32GB HBM2 带宽，900GB/s |
4.易诺德
- 针对机器学习、人工智能等进行优化的 GPU 计划
- 统一透明的定价
- 11个全球数据中心
- 100% 正常运行时间 SLA
- 每月 10 美元起
优点
- 一致且可预测的定价
- 强大的GPU实例
- 备受推崇的客户支持
- 专用CPU选项
缺点
- 缺乏一些高级功能
- 没有内置 DDoS 保护
Linode 在云托管领域拥有丰富的历史，是 GPU VPS 解决方案开发人员和专业人士的最爱。 他们提供专为机器学习、图形渲染和人工智能等高性能任务量身定制的专门 GPU 计划。
Linode 的强项之一是其清晰、透明且统一的定价。 这使用户可以更轻松地预测成本，而无需任何隐藏费用。 凭借由11 个全球数据中心组成的庞大网络，它们提供了强大且快速的基础设施，确保应用程序顺利运行，无论用户身在何处。
Linode 对服务的承诺体现在其100% 正常运行时间 SLA 中。 他们确保他们的服务保持可靠，顶级客户支持随时准备提供帮助。 然而，它们优先考虑简单性，这意味着虽然它们提供强大的核心功能，但其他平台中的一些高级功能可能会缺失。
总体而言，Linode 是 GPU 托管的可靠选择，特别是对于那些重视托管解决方案透明度和直接性的人来说。
规格
Quadro RTX 6000 规格
| CUDA 核心（并行处理） | 4,608 |
|---|---|
| 张量核心（机器和深度学习） | 第576章 |
| RT 核心（光线追踪） | 72 |
| 显存 | 24GB GDDR6 |
| RTX-OPS | 84T |
| 射线投射 | 10 千兆射线/秒 |
| FP32 性能 | 16.3 万亿次浮点运算 |
5.谷歌云
- 高性能GPU解决方案
- 广泛的全球基础设施
- 与各种 Google 服务集成
- 实时分析和机器学习功能
- 因配置而异
优点
- 高度可扩展的解决方案
- 全面的开发者工具
- 健全的安全措施
- 广泛的机器学习工具
缺点
- 新人的学习曲线陡峭
- 由于设置复杂，成本可能无法预测
Google Cloud 是云行业的重量级企业，提供功能强大且可扩展的 GPU 服务器。 Google Cloud 利用其庞大的全球基础设施，确保应用程序无论规模如何都能实现最佳性能。
Google Cloud 的与众不同之处在于它与其他 Google 服务的无缝集成以及最先进的机器学习和分析工具。 然而，由于功能如此广泛，新手可能会发现该平台有点难以承受。 无论如何，对于寻求顶级 GPU 解决方案的企业和专业人士来说，Google Cloud 仍然是一个优质选择。
了解更多：2023 年 Google Cloud VPS 定价 – 值得吗？
规格：
| 模型 | GPU | GPU显存 | GPU 价格（美元） | 1 年承诺价格** （美元） | 3 年承诺价格** （美元） | 现货价格* （美元） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 英伟达T4 | 1 个图形处理器 | 16GB GDDR6 | 每个 GPU 0.35 美元 | 每个 GPU 0.220 美元 | 每个 GPU 0.160 美元 | 每个 GPU 0.1155 美元 |
| 2 个 GPU | 32GB GDDR6 | |||||
| 4 个 GPU | 64GB GDDR6 | |||||
| 英伟达 P4 | 1 个图形处理器 | 8GB GDDR5 | 每个 GPU 0.60 美元 | 每个 GPU 0.378 美元 | 每个 GPU 0.270 美元 | 每个 GPU 0.216 美元 |
| 2 个 GPU | 16GB GDDR5 | |||||
| 4 个 GPU | 32GB GDDR5 | |||||
| 英伟达V100 | 1 个图形处理器 | 16GB HBM2 | 每个 GPU 2.48 美元 | 每个 GPU 1.562 美元 | 每个 GPU 1.116 美元 | 每个 GPU 0.777 美元 |
| 2 个 GPU | 32GB HBM2 | |||||
| 4 个 GPU | 64GB HBM2 | |||||
| 8 个 GPU | 128GB HBM2 | |||||
| 英伟达 P100 | 1 个图形处理器 | 16GB HBM2 | 每个 GPU 1.46 美元 | 每个 GPU 0.919 美元 | 每个 GPU 0.657 美元 | 每个 GPU 0.43 美元 |
| 2 个 GPU | 32GB HBM2 | |||||
| 4 个 GPU | 64GB HBM2 | |||||
| 英伟达K80 | 1 个图形处理器 | 12GB GDDR5 | 每个 GPU 0.45 美元 | 每个 GPU 0.283 美元 | 该地区不可用 | 每个 GPU 0.0394 美元 |
| 2 个 GPU | 24GB GDDR5 | |||||
| 4 个 GPU | 48GB GDDR5 | |||||
| 8 个 GPU | 96GB GDDR5 | |||||
6.AWS EC2
- 可靠且可扩展的 GPU 实例
- 多种 GPU 类型，可满足不同的工作负载
- 与AWS服务无缝集成
- 强大的安全和监控工具
- 价格因 GPU 实例和区域而异
优点
- 高度可定制的实例
- 世界一流的数据中心基础设施
- 非常适合大型 GPU 项目
- 支持各种操作系统和框架
缺点
- 对于初学者来说可能很复杂
- 成本结构可能令人困惑
AWS EC2 站在云解决方案的最前沿，提供多功能且功能强大的 GPU 实例。 EC2 以其庞大的基础设施和可靠性而闻名，提供一系列 GPU 类型，可满足从游戏到深度学习的大量工作负载。
EC2 与其他 AWS 服务无缝集成，可确保高效的工作流程。 然而，其广泛的功能集可能会让新手望而生畏。 灵活性和稳健性是以复杂性为代价的，但对于那些能够驾驭它的人来说，AWS EC2 提供了无与伦比的 GPU 功能。
规格：
- Amazon EC2 P3 实例拥有最多 8 个 NVIDIA Tesla V100 GPU。
- Amazon EC2 P4 实例拥有最多 8 个 NVIDIA Tesla A100 GPU。
- Amazon EC2 G3 实例最多具有 4 个 NVIDIA Tesla M60 GPU。
- Amazon EC2 G4 实例最多具有 4 个 NVIDIA T4 GPU。
- Amazon EC2 G5 实例拥有最多 8 个 NVIDIA A10G GPU。
- Amazon EC2 G5g 实例具有基于 Arm 的 AWS Graviton2 处理器。
7.微软Azure
- 强大的基于 GPU 的虚拟机
- 与其他 Microsoft 产品无缝集成
- 庞大的云服务套件
- 混合云功能
- 不同的定价取决于虚拟机类型和区域
优点
- 适合企业的可扩展且灵活的解决方案
- 全面的安全功能
- 强大的支持和广泛的文档
- 对可持续发展和绿色能源的承诺
缺点
- 对于初学者来说可能会不知所措
- 复杂的计费和定价模型
Microsoft Azure 是云服务行业的巨头，提供广泛的工具和服务套件，可满足各种规模的企业需求。 他们基于 GPU 的虚拟机在深度学习模型训练到图形渲染等任务中广受欢迎。
Azure 的突出功能之一是它与更广泛的 Microsoft 生态系统的无缝集成。 深入使用 Microsoft 软件（例如 Office 365 或 Dynamics）的组织会发现 Azure 的连接和集成功能非常宝贵。 混合云功能还确保企业可以在本地和云资源之间保持平衡。
虽然 Azure 提供了一套强大的工具，但新手可能会发现其丰富的产品有点令人畏惧。 该平台的定价也可能很复杂，要求潜在用户彻底评估和预测他们的使用情况，以避免意外成本。 然而，凭借对创新的承诺和广泛的服务，Azure 仍然是全球企业的强大选择。
规格
| VM系列 | 描述 | 使用的 GPU | 使用的CPU | 应用和用例 |
|---|---|---|---|---|
| NCv3 系列 | 针对计算密集型 GPU 加速应用程序进行了优化。 | NVIDIA Tesla V100 GPU | – | CUDA、OpenCL 应用、人工智能、深度学习 |
| NC T4_v3-系列 | 专注于推理工作负载。 | NVIDIA Tesla T4 GPU | AMD EPYC2 罗马处理器 | 人工智能、深度学习 |
| ND A100 v4 系列 | 专注于纵向扩展和横向扩展深度学习培训和加速 HPC 应用。 | 8 个 NVIDIA A100 TensorCore GPU（每个 40 GB） | – | 深度学习、高性能计算 |
| NGads V620 系列（预览版） | 针对 Azure 中托管的高性能交互式游戏体验进行了优化。 | AMD Radeon PRO V620 GPU | AMD EPYC 7763（米兰） | 赌博 |
| NV系列 | 针对远程可视化、流媒体、游戏、编码和 VDI 场景进行了优化。 | NVIDIA Tesla M60 GPU | – | OpenGL、DirectX |
| NVv3系列 | 针对远程可视化、流媒体、游戏、编码和 VDI 场景进行了优化。 | NVIDIA Tesla M60 GPU | – | OpenGL、DirectX |
| NVv4系列 | 针对 VDI 和使用分区 GPU 的远程可视化进行了优化。 | AMD Radeon Instinct MI25 GPU | – | VDI、远程可视化（仅限 Windows 操作系统） |
| NDm A100 v4 系列 | 高端深度学习训练和紧密耦合的纵向扩展和横向扩展 HPC 工作负载的旗舰补充。 从单个虚拟机开始。 | 8 个 NVIDIA Ampere A100 80GB 张量核心 GPU | – | 高端深度学习、HPC |
结论
在本文中，我希望您觉得本文很有趣，并找到了满足您需求的 VPS。 我努力收集提供这种独特且罕见服务的最佳供应商。 在此列表中，您将找到适用于 Linux 和 Windows 的 VPS 系统，因此您可以开发机器学习或任何其他需要强大且专用 GPU 的应用程序
作为 Codeless 的联合创始人之一，我带来了开发 WordPress 和 Web 应用程序的专业知识，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：
拥有 15 年 Web 开发经验，开发和设计了一些最流行的 WordPress 主题，例如 Specular、Tower 和 Folie。
教育：
我拥有工程物理学学位以及材料科学和光电子学理学硕士学位。
推特、领英