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重磅干货，第一时间送达
学习深度学习，永远绕不开 GPU，跑模型。就算力来说，最合适的还是在一些适合跑深度学习的服务器上训练模型。我也用过不少深度学习服务器。但经常遇到两个问题：一是算力不够，二是价格较贵。相对来说，GPU 云服务器还是相对比较贵的。最近深脑链的同学让我试用了通过 DBC Token 结算的 GPU 云服务器，感觉相当的便宜和好用！所以，红色石头于深脑链达成合作，建立了 AI 有道专属 GPU 云服务器租用平台，网址为：
https://www.redstonewill-gpu.com
GPU 云服务器特点
1. 深脑链技术：安全可靠
深脑链为人工智能产品提供一个低成本的、隐私的、弹性的、安全的去中心化人工智能计算平台。深脑链旨在利用区块链加人工智能在人工智能三大块：算法、算力、数据中解决当前行业的瓶颈问题。
基于深脑链技术的 GPU 服务器平台是采用数字货币 DBC Token 结算的。开始的时候，我对于这块还是比较犹豫的，毕竟是新事物，而且不希望大家通过这个涉及“炒币”，只是希望大家可以通过更好更便宜的途径来使用 GPU 云服务器，形式并不重要。我自己也在第一时间试用了一下，流程很顺畅，也轻松地跑了下 yolo v3 模型。
因此，我觉得是可以推荐给大家使用的。如果你的电脑没有 GPU 又想跑比较复杂的深度学习模型，或者是打比赛临时需要带 GPU 的机器，都可以租用这个 GPU 服务器。
2. 类型丰富、价格便宜
对于大多人（包括我），最看重的就是价格了。可以说该 GPU 云服务器的租用还是非常便宜的。在网页的“租用 GPU ->机器列表”中可以看到目前可用的所有 GPU 类型，种类非常丰富，包括常用的 1080TI 和 2080TI。
可用的 GPU 云服务器的价格是以美元计价的，可以看到，租用单个 2080TI GPU 的价格大概在 1 元左右每小时：
而 1080TI 更是便宜，大约在 0.6 元每小时：
可以说价格非常便宜了，轻轻松松用起 2080TI ！
3. 专属福利
为了给我的读者争取最大的福利，我让深脑链的同学给每位【AI 有道】新用户提供 2400 DBC，相当于 30 元钱，大约可以使用 48 小时的 GPU 云服务器，基本上可以跑一个深度学习模型了！
同时，每块 GPU 云服务器都是可以申请试用的，试用时间为半个小时。试用费用：0 DBC，试用条件：当前钱包持有大于等于1000 DBC。
除此之外，为了更好地服务大家，解决大家在使用中的问题，我特意建了种子用户交流群（群二维码见文末，或者添加助手微信：AI_helper01，注明 "GPU"，邀请入群），欢迎感兴趣的同学加入。对于使用过程中的任何问题，深脑链的同学都会在群里进行及时的解答。
如何使用？
下面是最重要的内容，教大家如何租用 GPU 专属服务器。熟悉流程之后，以后使用就非常方便了。
1. 创建钱包
首先打开网页：https://www.redstonewill-gpu.com，点击“开始租用 GPU”：
然后在“我的钱包”里面“创建钱包账号”：
在新的钱包里设置密码，点击“创建”。
下载私钥文件 私钥文件和私钥码都是用户身份证，请注意保存备份，防止泄露（ 私钥码已经注册下载，无法找回，请务必妥善保管）。
创建钱包完成之后，就可以使用私钥打开自己的钱包了！
大家注意那个 DBC 数量就是我们的“财富值”，下面是等值美元。
2. 绑定邮箱
第一次使用，在“我的机器”里，点击“绑定邮箱”，
绑定邮箱是用于接收租用机器的相关信息，包括登录账号和密码，都会以邮件的形式发送给你。注意每次租用需要有一定的DBC余额用于验证（大约 0.5 DBC)。
3. 购买 DBC
创建钱包之后，下一步我们就要购买合适的 DBC ，来租用 GPU 云服务器。
首先，在我的钱包里点击“如何购买 DBC”。
然后选择一种购买方式，例如我选择“直接购买DBC”。
接着输入购买金额，例如我想买 50 元，可以看到等值约 4200 DBC。
最后，点击继续，选择支付方式。可以直接使用支付宝支付，非常方便！
至此，我们就成功购买了 DBC 啦！下一步就可以来选择机器了。
4. 开始租用
在持有一定的 DBC 后，可以进入机器列表选择需要的 GPU 服务器，可以试用（免费半小时）或者租用：选择机器类型 --> GPU 卡数量和选择租用时间 --> 生成订单 --> 确认支付就可以了，这个环节中都需要一点验证时间，全部是通过邮件进行提示的，这是我最终收到的一封租用成功的机器信息（已经过期）：
值得注意的是，如果机器租用时间到期，机器所有数据将被清空，请注意保持租用时间充足。机器使用完成后，可以提前退租，只会收取实际产生的费用，剩余费用将会退还到钱包中。
然后，根据邮件中的 IP：111.44.254.133，端口号：53940，用户名：root，密码：jRU616aK，就可以通过 ssh 远程登录该服务器（推荐使用 Xshell 软件），剩下的就和平常使用 GPU 机器差不多了。
下面是我的登录界面：
在该服务器里，我们可以输入命令：nvidia-smi，查看 GPU 信息：
训练实例
下面，我来在该 GPU 服务器上跑一个简单的 yolo v3 的 darknet 网络实例。
1. 下载 darknet 网络
输入命令：
$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet
2. 编译 darknet 网络
输入命令：
$ cd darknet
$ make
3. 下载预训练权重
输入命令：
$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
4. 测试模型
输入命令：
$ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
测试结果：
可以看到，目标检测的结果显示出来了。
这里只是在 GPU 云服务器上作简单的测试。大家完全可以在租用的服务器上使用自己的数据集重新训练 yolo v3 模型。
最后，关于 DBC GPU 服务器的使用问题，因为我也是刚刚使用，有些问题不是太清楚，欢迎感兴趣的同学扫下面的二维码加入【AI 有道-DBC GPU 用户群】，开始阶段会有深脑链的同学负责解答，现在加入并使用将会获赠 2400DBC Token，约等于 48 小时使用时长。如果用户超过一百人，无法加入，或者添加助手微信：AI_helper01，注明 "GPU"，邀请入群）。
注：DBC 是个开源算力网络，支持全球范围内的AI社区免费部署GPU 云平台，GitHub 地址：https://github.com/DeepBrainChain/DBChainWebsite.git
