学生能去哪里租用便宜的gpu云服务器来进行深度学习计算？

其实你可以去腾讯云去租用GPU云服务器来进行深度学习计算。腾讯云 GPU 实例类型众多，应用广泛，不同的实例类型有不同的产品定位。用户可以根据自身的应用场景，结合性能、价格等因素，选择最符合业务需求的实例。

比如你要进行深度学习计算，建议使用腾讯云GN8/GN10X 实例。GN10Xp配备Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有强大的单精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ，80个 vGPU 和320GB主机内存，是深度学习训练的首选。

GN10Xp 最大实例规格具备125.6 TFLOPS 单精度浮点运算能力，支持 Tensor Core 加速，单卡搭载32GB显存，GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期，使得复杂模型的快速迭代成为可能，人工智能相关业务得以把握先机。

腾讯云GPU云服务器，管理很简单GPU云服务器采用和云服务器CVM一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。而且节约成本，你无需预先采购、准备硬件资源，一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，有效降低基础设施建设投入。目前，腾讯云的GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，你可以根据需要选择计费模式。

选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此选择GPU型号要先看业务需求。

GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。

导致摩尔定律失效的两大主因是高温和漏电。这也正是硅材料寿命终结的原因。加来道雄表示这与科学家们最初预测摩尔定律没落大相径庭。科学家应该能继续挖掘硅部件的潜力，从而在未来几年时间里维持摩尔定律的生命力；但在3D芯片等技术也都耗尽潜力以后，那么也就将达到极限。

各领域科学家以及产业分析师们都预测到了摩尔定律的失效。然而研究者们同时又提出，不断进步的芯片结构和部件使得摩尔定律依然有效。就连被称作“建立在摩尔定律之上”的Intel公司宣布随着采用纳米导线等技术的新型晶体管逐渐取代传统的半导体晶体管，已经进入“大叔”级别的“摩尔定律”，将不能继续引领电子设备发展的节奏。

扩展资料：

1965年，美国英特尔公司联合创始人戈登·摩尔博士著文指出，芯片中晶体管的数量每年会翻番，半导体的性能与容量将以指数式增长，这就是摩尔定律的雏形。1975年，摩尔博士修正了该定律为：每隔24个月，晶体管的数量将翻番。

晶体管数量翻倍带来的好处就是：更快、更小、更便宜。这就引出了摩尔定律的经济学效益——对芯片来说，集成度越高，晶体管的价格就越便宜。摩尔定律并不是物理法则，也不是一种科学理论，而是对芯片发展趋势的一种分析预测。

参考资料来源：百度百科——摩尔定律

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