阿里云gpu租用(阿里云gpu服务器租用)

目录：

• 1、envi可以租用gpu云服务器吗
• 2、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？
• 3、租用GPU服务器多少钱
• 4、公司主要是单机游戏，选用阿里云服务器怎样？
• 5、Kubernetes GPU 共享技术调研
• 6、阿里云中GPU业务占多少比例

envi可以租用gpu云服务器吗

可以。

envi可以租用gpu云服务器，GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。

ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。

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。

租用GPU服务器多少钱

个人有一台4卡12G的titan xp的gpu服务器，

具体配置如下：

64G内存

2*8核的E5 2620 v4处理器

4T机械硬盘

2T固态硬盘

ubuntu 14.04

4个TITAN xp 12G GPU卡

可以用来做大规模的深度学习训练，现在想出租，用远程连接登录，价格2500元/月， 保证最少有两个卡可以用(因为我最多只租给两个人)

有意者可以联系QQ：2414681764

公司主要是单机游戏，选用阿里云服务器怎样？

阿里云GPU云服务器适用于视频转码、图片渲染、AI训练、AI推理、云端图形工作站等场景。

vgn6i和gn6i均采用基于Turing架构的NVIDIA Tesla T4 GPU加速器，具有极佳的图形计算能力。vgn6i提供分片虚拟化后的虚拟GPU，支持T4 GPU计算能力的1/2、1/4、1/8，并提供极佳的3D图像渲染能力，适用于云游戏、云网吧等场景。

Kubernetes GPU 共享技术调研

资源隔离主要采用的是虚拟化的解决思路，目前NVIDIA有两种 GPU 虚拟化的解决方案：

目前社区的GPU调度方案：

1.Nvidia 贡献的调度方案，只支持按较粗粒度的调度，按GPU块数调度。

Nvidia GPU Device Plugin

2.阿里云服务团队贡献的 GPU 共享的调度方案，其目的在于解决用户共享 GPU 调度的需求Kubernetes GPU共享实践

gpushare-scheduler-extender

gpushare-device-plugin

由于资源隔离主要采用的是虚拟化技术，并且NVIDIA提供的两种GPU虚拟化解决方案都没有开源，GPU共享在资源隔离方面的实践资料相对较少，大多关注GPU资源的调度。

相关资料： Kubernetes的共享GPU集群调度

优点：

缺点：

前提条件：

实现思路：

依赖于Kubernetes的现有工作机制:

相关资料： AI 在 K8S 中的实践：云智天枢 AI 中台架构揭秘

实现思路：

相关资料： 基于 Kubernetes 的 GPU 类型调度实现

实现思路：

利用kubernetes现有的工作机制：

优点：

缺点：

1. 通过CRD（CustomResourceDefinition）定义两种资源：ExtendedResource 和 ResourceClass

ExtendedResource 描述了一种扩展资源，比如 NVIDIA GPU；

ResourceClass 定义了容器选择哪种扩展资源，它的使用方式和 Kubernetes 中的 Extended Resource类似，用户可以直接在容器中指定，就像使用 CPU 和 Memory 一样。

2. 利用 Scheduler 的扩展机制扩展Scheduler，负责调度容器中使用了ResourceClass资源对象的Pod

通过查询 ResourceClass 对象的定义过滤选择节点上的 ExtendedResource 资源，从而找到合适的节点并绑定，并将合适的 ExtendedResource 写到 Pod Annotation 中，供 Kubelet 组件使用。

3. 利用Nvidia Device Plugin插件，扩展NVIDIA GPU资源，负责与kubelet组件通信以及创建和维护 ExtendedResource 资源对象

ExtendedResource 资源中包含着 GPU 的频率、显存等信息，当多个容器想使用同一块 GPU 时，我们可以定义一个 ResourceClass 资源对象，在 ResourceClass 中声明使用多少显存（这里共享的是显存）。这样，应用部署时，我们只要在容器中声明使用该 ResourceClass 资源即可，之后 Scheduler Extender 会过滤符合条件的 ExtendedResource 对象，绑定到合适的节点上。

如果要实现资源共享，我们可能需要在 ExtendedResource 中记录显存的用量情况，供调度参考。

相关资料： 在 Kubernetes 中使用 vGPU 实现机器学习任务共享 GPU

实现思路：

利用GPU厂家、虚拟化厂商等提供的GPU虚拟化技术，对GPU进行虚拟化，把完整的GPU进行分割。然后按照调度物理GPU一样在k8s中调度GPU。

优点：

缺点：

k8s官网对GPU调度的说明 提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是只能将一个GPU卡分配给一个容器

从零开始入门 K8s：GPU 管理和 Device Plugin 工作机制

如何在Kubernetes实现GPU调度及共享

Kubernetes GPU使用指南

Kubernetes如何通过Device Plugins来使用NVIDIA GPU

你真的了解多个docker容器如何共享GPU么？

Kubeflow 使用 Kubernetes 进行机器学习

阿里云中GPU业务占多少比例

没有相关数据

阿里云GPU服务器具有超强的计算能力,能够提供基于GPU算力的弹性云计算服务。应用环境包括深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。