Empfehlung für eine Mietplattform für GPU-Rechenleistung
Für einen Studenten, der ein angehender CVer ist, ist seine Computerkonfiguration nicht hoch und es mangelt auch an Ressourcen in der Gruppe. Er kann nur online nach einer GPU-Mietplattform suchen, um sein Abschlussprojekt und seine wissenschaftliche Forschung abzuschließen. Ich habe im Internet viel über GPU-Computing-Plattformen recherchiert und einige selbst ausprobiert. Die Zusammenfassung lautet wie folgt: RTX3090 ist einheitlich und die Einheit ist stündlich.
| Plattform | Preis | Vorteil | Mangel | Anmerkung |
|---|---|---|---|---|
| AutoDL | ￥1,58 | relativ günstig | schwer zu mieten | Vor allem während der Abschlusssaison in der ersten Jahreshälfte grundsätzlich alles vermietet |
| Weisheitsnebel ) | ￥4 | Unterstützt mehrere Deep-Learning-Frameworks | Xiaogui | |
| OpenBayes | ￥1,9 | Billiger Preis | Das 10-Stunden-Ressourcengeschenk RTX 3090 pro Person und Woche seit 2020 wurde vorübergehend eingestellt | Sobald Sie sich registriert haben, erhalten Sie 3 Stunden RTX3090-Nutzungszeit. Klicken Sie auf meinen Link und beide Parteien können 1 Stunde Nutzungszeit erhalten |
| Bi Sheng | Die Testversion ist kostenlos und die kostenpflichtige Version kostet 7,5 ¥ | Die Testversion ist kostenlos und unterstützt mehrere Frameworks | GPUs der Experience-Version können im Allgemeinen nicht gemietet werden | |
| Feature | ￥3,6 | Keine Rahmenbeschränkungen, der Preis ist in Ordnung | Nicht genügend Server | |
| MegStudio , AIStudio | Die Plattform bietet vorgefertigte Codes, darunter Bert, ResNet und andere gängige Modelle | Unterstützt nicht die Installation gängiger Tensorflow- und Pytorch-Frameworks | ||
| al | frei | Unterstützt eine Vielzahl von Deep-Learning-Frameworks, ohne die Arten und Versionen der auf der Plattform ausgeführten Frameworks einzuschränken | Um wissenschaftlich im Internet zu surfen, ist das Cloud-Training oft nicht verbunden. Selbst wenn Sie Geld ausgeben, können Sie keine stabile Trainingsumgebung kaufen |