2023 年 7 家最佳 GPU VPS 提供商（比較）
已發表: 2023-08-30- 前 7 名最佳 GPU VPS 提供商和服務
- 結論
近年來，GPU VPS提供商因深度學習、機器學習、人工智能等多項新技術的開發而受到熱烈追捧。 下面列出的所有提供商都提供該硬件的功能來處理這些相當複雜的過程。
前 7 名最佳 GPU VPS 提供商和服務
1. 紙空間
- 專為 AI、ML 和深度學習而設計
- 簡單易用的GPU雲平台
- 為開發人員提供強大的漸變和核心產品
- 高速存儲和低延遲網絡
- 每月 7 美元起
優點
- 直觀的界面
- GPU 任務的一流性能
- 針對數據科學家和開發人員進行了優化
- 有競爭力的價格
缺點
- 數據中心位置有限
- 一些高級配置需要手動設置
PaperSpace 憑藉其針對人工智能和深度學習任務的專業產品在託管行業中佔據了一席之地。 他們的平台提供無縫體驗，讓專業人士和研究人員無需複雜的設置即可利用 GPU 的強大功能。
他們的雲平台因其簡單性而受到讚譽，使具有不同技術背景的用戶可以訪問 GPU 加速的工作流程。 結合他們的 Gradient 和 Core 產品，開發人員找到了適合他們需求的豐富環境。
雖然 PaperSpace 提供令人印象深刻的速度和可靠性，但用戶可能會發現數據中心位置方面存在一些限制。 儘管如此，對於那些尋求專注於人工智能和機器學習任務的專用 GPU 雲平台的人來說，PaperSpace 是一個頂級競爭者。
要知道PaperSpace是DigitalOcean旗下的一家公司。
規格：
英偉達圖形處理器
| 圖形處理器類型 | 價格 | GPU規格 | 內存 | 虛擬CPU | 多 GPU 類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| M4000 | $0.45/小時 | 8GB GPU | 30GB | 8 | 沒有任何 |
| P4000 | 0.51 美元/小時 | 8GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| P5000 | $0.78/小時 | 16GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| P6000 | $1.10/小時 | 24GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| V100 | $2.30/小時 | 16GB GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| RTX4000 | $0.56/小時 | NVIDIA RTX4000 GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| RTX5000 | $0.82/小時 | NVIDIA RTX5000 GPU | 30GB | 8 | 2x、4x |
| A4000 | $0.76/小時 | NVIDIA A4000 GPU | 45GB | 8 | 2x、4x |
| A5000 | $1.38/小時 | NVIDIA A5000 GPU | 45GB | 8 | 2x、4x |
| A6000 | $1.89/小時 | NVIDIA A6000 GPU | 45GB | 8 | 2x、4x |
| A100 | $3.09/小時 | NVIDIA A100 GPU | 90GB | 12 | 2x、4x、8x |
2.Lambda實驗室
- 專為深度學習任務而設計
- 高性能 GPU
- 針對 AI 工作流程優化的軟件堆棧
- 深度學習項目的專業支持
- 根據需求定制定價
優點
- 交鑰匙深度學習解決方案
- 針對 AI 任務的最佳性能進行了優化
- 最先進的硬件組件
- 活躍的社區和專家支持
缺點
- 與競爭對手相比價格更高
- 對於非深度學習任務可能有點矯枉過正
LambdaLabs 專門為深度學習項目提供解決方案。 通過將高性能 GPU 與優化的軟件堆棧相結合，他們成功地為人工智能研究人員和專業人士創造了獨特的利基市場。
LambdaLabs 的突出特點之一是其交鑰匙解決方案，消除了設置深度學習環境的複雜性。 然而，這種專業化的關注意味著與更通用的 VPS 提供商相比，他們的服務可能會更加昂貴。 儘管如此，對於人工智能愛好者和專業人士來說，LambdaLabs 承諾為深度學習量身定制優質體驗。
規格
| 實例類型 | 圖形處理器 | 顯存 | vCPU | 貯存 | 網絡帶寬 (Gbps) | 每小時價格 | 學期 | GPU 數量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 預訂的 | 8x NVIDIA H100 | H100 SXM | 80GB | 最低 20 TB NVMe SSD 本地存儲 | 3200 | $1.89/H100/小時 | 3年 | 64 – 60,000 |
| 短跑 | 8x NVIDIA H100 | H100 SXM | 80GB | 最低 27 TB NVMe SSD 本地存儲 | 3200 | $4.85/H100/小時 | 3個月 | 248 |
3.OVH雲
- 專注於 GPU 密集型應用程序
- 廣泛的可定制服務器
- 全球數據中心，滿足不同地區的需求
- 所有服務器均符合DDoS防護標準
- 起價 5.99 美元/月
優點
- 高性能基礎設施
- 靈活配置滿足 GPU 需求
- 有競爭力的定價模式
- 出色的客戶支持
缺點
- 適合初學者的複雜界面
- 高級支持的額外費用
OVHCloud 是 GPU VPS 託管解決方案的行業領導者。 它以其可擴展且可靠的基礎設施而聞名，可滿足需要 GPU 密集型應用程序的專業人士的需求，無論是人工智能、深度學習還是複雜的模擬。
OVHCloud 的數據中心遍布多個大陸，可確保為世界各地的用戶提供低延遲和高速連接。 再加上專門的反 DDoS 保護，可確保服務不間斷。
定價靈活，讓小型開發商和大型企業都能找到適合自己需求的計劃。 託管提供商提供廣泛的配置，確保每個用戶都可以根據自己的特定要求定制服務器。
OVHCloud 因高性能、一流的安全性和廣泛的定制選項而享有盛譽，這使其成為需要 GPU 驅動的託管解決方案的任何人的絕佳選擇。
規格
NVIDIA Tesla V100S 功能
| NVIDIA GPU Boost 的性能 | 雙向連接帶寬 | CoWoS 堆疊式 HBM2 內存 |
|---|---|---|
| 雙精度，7 tera FLOPS 單精度，14 tera FLOPS 深度學習，112 tera FLOPS | PCIe 32GB/秒 | 容量，32GB HBM2 帶寬，900GB/s |
4.易諾德
- 針對機器學習、人工智能等進行優化的 GPU 計劃
- 統一透明的定價
- 11個全球數據中心
- 100% 正常運行時間 SLA
- 每月 10 美元起
優點
- 一致且可預測的定價
- 強大的GPU實例
- 備受推崇的客戶支持
- 專用CPU選項
缺點
- 缺乏一些高級功能
- 沒有內置 DDoS 保護
Linode 在雲託管領域擁有豐富的歷史，是 GPU VPS 解決方案開發人員和專業人士的最愛。 他們提供專為機器學習、圖形渲染和人工智能等高性能任務量身定制的專門 GPU 計劃。
Linode 的強項之一是其清晰、透明且統一的定價。 這使用戶可以更輕鬆地預測成本，而無需任何隱藏費用。 憑藉由11 個全球數據中心組成的龐大網絡，它們提供了強大且快速的基礎設施，確保應用程序順利運行，無論用戶身在何處。
Linode 對服務的承諾體現在其100% 正常運行時間 SLA 中。 他們確保他們的服務保持可靠，頂級客戶支持隨時準備提供幫助。 然而，它們優先考慮簡單性，這意味著雖然它們提供強大的核心功能，但其他平台中的一些高級功能可能會缺失。
總體而言，Linode 是 GPU 託管的可靠選擇，特別是對於那些重視託管解決方案透明度和直接性的人來說。
規格
Quadro RTX 6000 規格
| CUDA 核心（並行處理） | 4,608 |
|---|---|
| 張量核心（機器和深度學習） | 第576章 |
| RT 核心（光線追踪） | 72 |
| 顯存 | 24GB GDDR6 |
| RTX-OPS | 84T |
| 射線投射 | 10 千兆射線/秒 |
| FP32 性能 | 16.3 萬億次浮點運算 |
5.谷歌云
- 高性能GPU解決方案
- 廣泛的全球基礎設施
- 與各種 Google 服務集成
- 實時分析和機器學習功能
- 因配置而異
優點
- 高度可擴展的解決方案
- 全面的開發者工具
- 健全的安全措施
- 廣泛的機器學習工具
缺點
- 新人的學習曲線陡峭
- 由於設置複雜，成本可能無法預測
Google Cloud 是雲行業的重量級企業，提供功能強大且可擴展的 GPU 服務器。 Google Cloud 利用其龐大的全球基礎設施，確保應用程序無論規模如何都能實現最佳性能。
Google Cloud 的與眾不同之處在於它與其他 Google 服務的無縫集成以及最先進的機器學習和分析工具。 然而，由於功能如此廣泛，新手可能會發現該平台有點難以承受。 無論如何，對於尋求頂級 GPU 解決方案的企業和專業人士來說，Google Cloud 仍然是一個優質選擇。
了解更多：2023 年 Google Cloud VPS 定價 – 值得嗎？
規格：
| 模型 | GPU | GPU顯存 | GPU 價格（美元） | 1 年承諾價格** （美元） | 3 年承諾價格** （美元） | 現貨價格* （美元） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 英偉達 T4 | 1 個圖形處理器 | 16GB GDDR6 | 每個 GPU 0.35 美元 | 每個 GPU 0.220 美元 | 每個 GPU 0.160 美元 | 每個 GPU 0.1155 美元 |
| 2 個 GPU | 32GB GDDR6 | |||||
| 4 個 GPU | 64GB GDDR6 | |||||
| 英偉達 P4 | 1 個圖形處理器 | 8GB GDDR5 | 每個 GPU 0.60 美元 | 每個 GPU 0.378 美元 | 每個 GPU 0.270 美元 | 每個 GPU 0.216 美元 |
| 2 個 GPU | 16GB GDDR5 | |||||
| 4 個 GPU | 32GB GDDR5 | |||||
| 英偉達V100 | 1 個圖形處理器 | 16GB HBM2 | 每個 GPU 2.48 美元 | 每個 GPU 1.562 美元 | 每個 GPU 1.116 美元 | 每個 GPU 0.777 美元 |
| 2 個 GPU | 32GB HBM2 | |||||
| 4 個 GPU | 64GB HBM2 | |||||
| 8 個 GPU | 128GB HBM2 | |||||
| 英偉達 P100 | 1 個圖形處理器 | 16GB HBM2 | 每個 GPU 1.46 美元 | 每個 GPU 0.919 美元 | 每個 GPU 0.657 美元 | 每個 GPU 0.43 美元 |
| 2 個 GPU | 32GB HBM2 | |||||
| 4 個 GPU | 64GB HBM2 | |||||
| 英偉達K80 | 1 個圖形處理器 | 12GB GDDR5 | 每個 GPU 0.45 美元 | 每個 GPU 0.283 美元 | 該地區不可用 | 每個 GPU 0.0394 美元 |
| 2 個 GPU | 24GB GDDR5 | |||||
| 4 個 GPU | 48GB GDDR5 | |||||
| 8 個 GPU | 96GB GDDR5 | |||||
6.AWS EC2
- 可靠且可擴展的 GPU 實例
- 多種 GPU 類型，可滿足不同的工作負載
- 與AWS服務無縫集成
- 強大的安全和監控工具
- 價格因 GPU 實例和區域而異
優點
- 高度可定制的實例
- 世界一流的數據中心基礎設施
- 非常適合大型 GPU 項目
- 支持各種操作系統和框架
缺點
- 對於初學者來說可能很複雜
- 成本結構可能令人困惑
AWS EC2 站在雲解決方案的最前沿，提供多功能且功能強大的 GPU 實例。 EC2 以其龐大的基礎設施和可靠性而聞名，提供一系列 GPU 類型，可滿足從遊戲到深度學習的大量工作負載。
EC2 與其他 AWS 服務無縫集成，可確保高效的工作流程。 然而，其廣泛的功能集可能會讓新手望而生畏。 靈活性和穩健性是以復雜性為代價的，但對於那些能夠駕馭它的人來說，AWS EC2 提供了無與倫比的 GPU 功能。
規格：
- Amazon EC2 P3 實例擁有最多 8 個 NVIDIA Tesla V100 GPU。
- Amazon EC2 P4 實例擁有最多 8 個 NVIDIA Tesla A100 GPU。
- Amazon EC2 G3 實例最多具有 4 個 NVIDIA Tesla M60 GPU。
- Amazon EC2 G4 實例最多具有 4 個 NVIDIA T4 GPU。
- Amazon EC2 G5 實例擁有最多 8 個 NVIDIA A10G GPU。
- Amazon EC2 G5g 實例具有基於 Arm 的 AWS Graviton2 處理器。
7.微軟Azure
- 強大的基於 GPU 的虛擬機
- 與其他 Microsoft 產品無縫集成
- 龐大的雲服務套件
- 混合雲功能
- 不同的定價取決於虛擬機類型和區域
優點
- 適合企業的可擴展且靈活的解決方案
- 全面的安全功能
- 強大的支持和廣泛的文檔
- 對可持續發展和綠色能源的承諾
缺點
- 對於初學者來說可能會不知所措
- 複雜的計費和定價模型
Microsoft Azure 是雲服務行業的巨頭，提供廣泛的工具和服務套件，可滿足各種規模的企業需求。 他們基於 GPU 的虛擬機在深度學習模型訓練到圖形渲染等任務中廣受歡迎。
Azure 的突出功能之一是它與更廣泛的 Microsoft 生態系統的無縫集成。 深入使用 Microsoft 軟件（例如 Office 365 或 Dynamics）的組織會發現 Azure 的連接和集成功能非常寶貴。 混合雲功能還確保企業可以在本地和雲資源之間保持平衡。
雖然 Azure 提供了一套強大的工具，但新手可能會發現其豐富的產品有點令人畏懼。 該平台的定價也可能很複雜，要求潛在用戶徹底評估和預測他們的使用情況，以避免意外成本。 然而，憑藉對創新的承諾和廣泛的服務，Azure 仍然是全球企業的強大選擇。
規格
| VM系列 | 描述 | 使用的 GPU | 使用的CPU | 應用和用例 |
|---|---|---|---|---|
| NCv3 系列 | 針對計算密集型 GPU 加速應用程序進行了優化。 | NVIDIA Tesla V100 GPU | – | CUDA、OpenCL 應用、人工智能、深度學習 |
| NC T4_v3-系列 | 專注於推理工作負載。 | NVIDIA Tesla T4 GPU | AMD EPYC2 羅馬處理器 | 人工智能、深度學習 |
| ND A100 v4 系列 | 專注於縱向擴展和橫向擴展深度學習培訓和加速 HPC 應用。 | 8 個 NVIDIA A100 TensorCore GPU（每個 40 GB） | – | 深度學習、高性能計算 |
| NGads V620 系列（預覽版） | 針對 Azure 中託管的高性能交互式遊戲體驗進行了優化。 | AMD Radeon PRO V620 GPU | AMD EPYC 7763（米蘭） | 賭博 |
| NV系列 | 針對遠程可視化、流媒體、遊戲、編碼和 VDI 場景進行了優化。 | NVIDIA Tesla M60 GPU | – | OpenGL、DirectX |
| NVv3系列 | 針對遠程可視化、流媒體、遊戲、編碼和 VDI 場景進行了優化。 | NVIDIA Tesla M60 GPU | – | OpenGL、DirectX |
| NVv4系列 | 針對 VDI 和使用分區 GPU 的遠程可視化進行了優化。 | AMD Radeon Instinct MI25 GPU | – | VDI、遠程可視化（僅限 Windows 操作系統） |
| NDm A100 v4 系列 | 高端深度學習訓練和緊密耦合的縱向擴展和橫向擴展 HPC 工作負載的旗艦補充。 從單個虛擬機開始。 | 8 個 NVIDIA Ampere A100 80GB 張量核心 GPU | – | 高端深度學習、HPC |
結論
在本文中，我希望您覺得本文很有趣，並找到了滿足您需求的 VPS。 我努力收集提供這種獨特且罕見服務的最佳供應商。 在此列表中，您將找到適用於 Linux 和 Windows 的 VPS 系統，因此您可以開發機器學習或任何其他需要強大且專用 GPU 的應用程序
作為 Codeless 的聯合創始人之一，我帶來了開發 WordPress 和 Web 應用程序的專業知識，以及有效管理託管和服務器的記錄。 我對獲取知識的熱情以及對構建和測試新技術的熱情驅使我不斷創新和改進。
專業知識：
Web開發，
網頁設計，
Linux系統管理，
搜索引擎優化
經驗：
擁有 15 年 Web 開發經驗，開發和設計了一些最流行的 WordPress 主題，例如 Specular、Tower 和 Folie。
教育：
我擁有工程物理學學位以及材料科學和光電子學理學碩士學位。
推特、領英