因為本人是從事演算法方向的工作，所以很多時候需要高視訊記憶體和高記憶體的機器。進行一些科學計算，今天這個文章就是為了去找一下現在市場中到底有多少家在做這個雲GPU租賃業務的公司。

首先最推薦的就是免費系列的GPU例如百度的AI STUDIO可以提供免費的V100型號GPU計算資源，如果是機器學習方向的朋友可以試著在AI STUDIO中使用xgboost或者是sklearn系列的框架進行工作。或者是深度學習的朋友可以利用paddlepaddle進行程式碼編寫，或者是百度的paddlehub進行程式碼編寫工作。paddle1。6版本的新特性還是比較可圈可點的。混合精度計算和動態圖框架實現，以及我剛剛看了一眼使用者數量從半年前的十幾萬逼近二十萬還是說明paddle已經被越來越多的軟體工程師所認可。機器分為GPU版本科學計算機器以及CPU版本科學計算機器。預裝paddlepaddle框架以及paddlehub框架。

每天登入執行就會贈送12個小時的計算資源，缺點就是關閉之後沒有辦法堅持到訓練結束。檔案傳輸也存在一定的小問題。就是開啟容器之後檔案傳輸速度比較慢，和BOS是分割開來的。但是BOS傳輸到機器裡面的速度是快的驚人的，可以達到幾百MB每秒。

第二款就是騰訊的騰訊鈦機器學習平臺，平臺尚屬於內側階段，所以現在分為兩種機器，高記憶體機器或者是22GB視訊記憶體的GPU機器。但是平臺的BUG還是比較多的例如python版本沒有辦法選擇。資料儲存在COS上面，COS就是騰訊的檔案儲存功能。至今為止本人還沒有成功的在騰訊鈦中訓練好一個模型。因為現在這個階段騰訊鈦的問題還是比較多的。

第三個就是比較獨立的一個公司貝式計算，提供的算力是t4或者是V100的機器。邀請碼NLPYGQ。這是最近的價格表。相對來說如果你不用的話就不需要花錢，而且綁定了雲檔案儲存系統，你想儲存的模型或者是資料都可以從中找到。

另外就是這個平臺每個星期會贈送十個小時的免費t4算力以及十個小時的cpu算力。cpu算力有點小雞肋，畢竟記憶體只有4GB。但是可以無縫切換到GPU平臺上面這點給一個好評。

在切換上，不管你是pytorch使用者還是tensorflow使用者還是其他使用者都可以精準的定位到你所需要的科學計算的版本上面，例如tensorflow1。14。0或者是2。0。0的版本你都可以在新建容器的時候進行切換。屬於國內為數不多的做的比較完善的GPU分時租賃的平臺。附帶自動調參的功能。

1000個小時的32GBv100的價格是22485元，是收費的32GBV100最便宜的一家。

第四個就是一個www。52lm。xyz的廉價租賃平臺，但是沒有云儲存空間，訓練完成需要及時的講程式碼和模型下載到本地進行儲存。提供給到的是一個遠端連線的賬戶密碼。

價格是比較便宜的，但是問題就是機器參次不齊。服務也是缺少管理，主要透過社群（微信或者是QQ群）進行使用者管理。有些機器網速快有些機器網速慢。建議大家選擇機器的時候選擇一些上行頻寬下行貸款上百兆的機器。可以提供1、2、4卡的機器進行科學計算。綜合性價比比較高，但是就是極其容易踩坑。

電商平臺淘寶中存在一個按月租賃的機器。

華為系也有一個雲GPU支撐科學計算的平臺叫做model arts

300個小時的32GBV100計算資源需要7560元，一千個小時的v100需要24500元，完全不敢想象華為怎麼可以吧科學計算所需要的資源定價的如此之高昂。在有這麼多競品的市場下。用過一段時間，沒有自動結費功能，所以忘記關閉的結果就是贈送的用量都沒有了還需要把超時的費用補償上去。

阿里雲有一個天池實驗室，本質來說也是科學計算租賃的機器。

裡面有一個DWS最便宜的GPU機器是12塊錢一個小時。最貴的機器是48塊錢一個小時，其中也包括v100，一千個小時的價格是兩萬九千塊錢

也包括一些CPU記憶體形式的機器，最貴的8。22元一個小時提供24個CPU核心和48GB的視訊記憶體。其實48GB在XGBOOST或者是NGBOOST這種樹中還是相形見絀的。

又有一家公司開始拉新啦，

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