云服务器租赁市场竞争激烈，各家提供商都在提供各种优惠和折扣，以吸引客户。为了帮助您找到最划算的云服务器租赁方案，我们比较了不同提供商的报价，包括 AutoDL 云服务器租用。
比较范围4GB80GB10Mbps¥179腾讯云24GB100GB10Mbps¥199AWS24GB80GB10Mbps$39m
gpu算力租赁哪个平台值得推荐？
在探索GPU算力租赁的广阔天地中，哪个平台能脱颖而出？
我国的算力基础设施正在以前所未有的速度崛起，无论是超算中心、智算中心还是通用数据中心，都在全球范围内崭露头角。
根据IDC的数据，自2018年以来，我国数据中心机架数量年复合增长率超过30%，截至2023年6月，庞大的760万架标准机架支撑着197EFLOPS的惊人算力，位列全球第二。
然而，别以为这样的规模已经足够满足需求，事实上，人工智能背后的智慧应用只是冰山一角，工业、金融、医疗、交通、能源、教育等各行各业的智能化进程中，对算力的需求更是如潮水般汹涌。
从人脸识别到自动驾驶，再到工业数字孪生，每一项创新的背后，都是智能算力的默默支撑。
在市场持续爆发的背景下，即使200EFLOPS的规模也显得捉襟见肘。
在众多提供GPU算力租赁的平台中，AutoDL、商汤、恒源云、数聚算力、讯飞云和金山云等脱颖而出。
其中，AutoDL的总GPU规模超过1万个，是国内规模最大的平台。
恒源云的规模在1000-1500之间，数聚算力在1500-2000，商汤则在1000-1200之间，而讯飞云和金山云的规模则相对较小，大约在500~1000张GPU之间。
在价格策略上，AutoDL更像京东自营，凭借自营资源，运营方拥有定价权，这使得其价格优势明显。
相反，恒源云则更像淘宝，主要作为中介平台，大部分服务器资源由机主提供，价格变动受机主意愿影响，定价权相对分散。
在竞争激烈的市场中，像数据算力这样的后来者也逐渐挑战AutoDL的地位，这对于消费者来说，意味着更丰富选择和更具竞争力的价格。
然而，随着OpenAI的Sora发布，市场上可用的高端GPU资源变得紧张，租赁价格水涨船高。
去年，算力租赁费用就高达四千多元，预计今年这一数字将增长20%~30%。
在这个快速发展的领域，不断变化的市场动态和激烈的竞争无疑推动着技术进步，但同时也带来了更高的成本挑战。
总之，面对众多GPU算力租赁平台，选择哪个最佳还需综合考量规模、定价策略、市场动态以及个人需求。
在众多平台中，AutoDL凭借其优势和市场的活跃竞争，无疑是目前值得推荐的一个选择，但用户在决定时仍需根据自身项目需求和市场变化进行评估。
AUTO DL 云服务器使用
登录账号：ssh -p 端口 xxxx@xxxxxx密码：准备1. 压缩数据：tar -cvf ./test tar -xvf 2. 打包环境：conda install -c conda-forge conda-pack conda pack -n上传1. scp -rP 端口 xxx@xxxx: 上传代码至：/zhaohx2. scp -rP 端口 xxx@xxxx: 上传环境至：/root/autodl-tmp/zhaohx3. 新建环境文件夹：mkdir flownet24. 解压：tar -xvf -C ./flownet25. 更新环境：export PATH=/root/autodl-tmp/zhaohx/flownet2/bin/:$PATH6. 上传数据至：/root/autodl-tmp/zhaohx/data运行安装gcc7,g++7：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get update sudo apt-get install gcc-7 sudo apt-get install g++-7 将gcc7，g++7作为默认选项：sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100 sudo update-alternatives –config gcc sudo update-alternatives –install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 100 sudo update-alternatives –config g++ sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50更新代码：cd networks/correlation -> python install cd networks/roilign -> python install cd prepare_kitti/pykitti -> python install运行代码：python
租赁云算力平台初步调研对比【AI Studio、MegStudio、Colab、Featurize、AutoDL】
经过初步调研对比，当前使用的是 Featurize的服务器。
Featurize在以下方面展现出显著优势：价格便宜（为当前全网最低价）、环境已预先安装了tensorflow和pytorch框架（方便快捷）、算力配置全面（包含GPU和CPU机型）、云空间大且数据迁移友好（20G免费云空间，重置服务器不会清空数据）、售后服务响应迅速。
但也有需要改进的地方，例如长时间训练易掉线、大模型训练时资源限制，以及数据安全问题。
建议使用云服务器时注意数据安全。
Featurize作为平台，提供了没有框架限制的使用体验，每次使用时无需自行配置框架和环境，支持tensorflow和pytorch框架，且算力配置全面，最低价格，界面美观，售后及时，且2021年9月进行了UI优化。
然而，服务器数量不足，部分机型抢购困难，长期使用成本存在，且需要一定知识储备以适应云端与本地配置差异。
此外，数据安全问题及服务器稳定性需要关注，训练过程可能会出现中断。
AI Studio作为网络提供的服务，提供免费Tesla V100资源，适合学生和新手用户，平台配置了丰富的教程和学习资源。
然而，它仅支持网络自家的PaddlePaddle框架，限制了用户的选择，同时存在数据安全问题，且存在算力需求问题。
MegStudio由旷视提供，主要支持自家的MegEngine框架，提供了包括常用模型的现成代码，方便模型学习者使用。
但同样面临框架限制、数据安全问题、较少的社区贡献者、API种类不丰富以及中国用户使用不便的问题。
Colab由谷歌提供，是唯一提供TPU算力的平台，免费且支持多种框架，拥有完备的开源社区资源。
然而，它需要科学上网，存在频繁掉线的问题，且需要掌握科学上网知识，有数据安全风险，且在中国的使用存在限制和支付方式问题。
AutoDL的体验和具体评价待补充。
