這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。因為，顯示卡這麼貴，都自購，顯然不可能。

但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是講amazon aws的，這對國內使用者，有多大意義呢？

我來接地氣的回答吧。簡單一句話：我們有萬能的淘寶啊！

說到GPU租用的選擇。阿里、騰訊、華為、滴滴等，大公司雲平臺，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時租用，動不動就是包月。幾千大洋撒出去，還是心疼的。第二，遇到coding bug，你找誰去問呢，大廠的售後可不會看程式碼。第三，看配套。大廠的雲服務，適用面廣，很難為ai做特殊最佳化。別看ai炒的熱，其實市場還小眾的很。

國內外現在有幾家專門做算力租賃的，vectorDash，vast.ai，易學智慧，等。

比如，易學智慧，國內廠家，GPU便宜、按小時租，並且預裝了各種環境-Tensorflow、Pytorch、MXNet、Caffe等都有，還有很多公開資料集可免費用。服務沒得說，技術小哥連bug都幫你找，我當時用著，真是上帝感覺。vectordash與vast，出身名門(斯坦福矽谷)。他們的價格，比大廠都要優惠很多。

最後，重複一遍結論：到淘寶，搜gpu租用，跟店家交流一下、再試用1-2小時，你就知道，好東西在哪裡了。

一是雲平臺，國內外各大雲，阿里雲、騰訊雲、矩池雲等等，以小時、天為出租單位，適合個人、學生相對便宜點；

二是物理機租賃，相對服務商少了點，有林海天成等公司，租期以月為單位，比較適合公司、工作室等；

總的來說GPU租賃不便宜

現在的伺服器絕大多數甚至連顯示卡都沒有，那比如這樣的圖形處理網站（深度學習類）Login | Deep Dream Generator除了自己搭建外可以租用到這樣的伺服器嗎？自己搭建的話聯網問題很大，而且初期成本比較高，哪裡可以像租用網站/遊戲伺服器一樣租用到這樣的GPU伺服器？

扣扣貳捌捌零貳陸玖壹捌伍

註冊亞馬遜賬號，繫結信用卡，這一步就不多介紹了。大家自行解決。

我目前選擇的是美國俄亥俄州，因為有的州沒有我想要的機器。後面會牽扯到競價，不同地區價格可能會稍有不同

在這裡選擇EC2

啟動例項

選擇社群AMI，也可以選擇預設的原生系統。選擇社群AMI，是因為有的AMI已經搭建好了我們所需的環境，我最喜歡用的是這個，大家可以自行選擇

選擇伺服器，px.xlarge

下面是不同型號的配置，P2是用的K80顯示卡，4核，61G記憶體，12G顯示卡，差不多夠我們用了。也可以選擇更好的配置，價格自然會貴不少

一定要選擇競價，因為這個便宜，也適合我們想用就用，不想用就銷燬的使用。當前的價格是0.27美元，差不多是1.7人民幣每小時。競價的價格是動態的，不同時間可能價格不一樣。

下一步

因為是自己臨時使用，安全就直接全部開放吧

啟動例項

選擇或者建立秘鑰，這是我們登入伺服器時候使用的秘鑰檔案

因為我已經有了，所以就直接登入了

可以看到，我們的機器已經建立成功了

記住IP，我們可以準備登入伺服器了

ssh -i 選擇剛才的秘鑰去登入我們的伺服器

已經登入成功了，小編之所以選擇這個AMI，因為他已經準備好了很多的環境。這裡我們使用tensorflow_p36，環境是Tensorflow+Keras+Python3，GPU環境是CUDA8。大家選擇不同的AMI可能不一樣，也可以自行安裝環境

啟用環境

現在要如何更方便的使用呢，在伺服器上寫程式碼總是速度會慢點。我們可以使用jupyter這個神器,jupyter notebook --ip=*，開啟jupyter的遠端訪問，也可以設定密碼的。jupyter notebook的更多使用方法以後告訴大家。大家可以自行學習

啟動jupyter，我們找到這個連結，localhost換成我們的伺服器ip，然後去瀏覽器訪問即可

現在我們到瀏覽器開啟jupyter的頁面，我們建立一個python檔案

這裡我測試一下keras的mnsit手寫數字集的訓練，可以看到每個epoch只要10s就訓練完成了，這裡我訓練了20個epoch，準確率已經達到99.06%，很不錯的哦。這個速度比我用我的I7處理器快10-20倍。可以省下大量的時間。我們可以利用jupyter寫自己的程式碼進行學習和訓練。小編一般是本地寫好模型後，去線上訓練調參

在我們終端中輸入nvidia-smi就可以看到我們的顯示卡資訊和使用情況了

如果我們不再需要這臺伺服器，選擇終止即可，記住，不銷燬會一直收費。如果想保留自己的環境，可以自己建立AMI。

注意事項

亞馬遜需要繫結信用卡，每個月月底收費，不要以為當時沒收錢就是免費啊啊！重點！

看清楚不同配置的價格，最好是想要自己想要訓練什麼的時候再開啟機器。

按小時收費，使用1分鐘也是按一個小時收費哦。

機器不再使用的時候，記得銷燬

好了，今天我們介紹瞭如何用亞馬遜的GPU來訓練我們的模型。當然如果有顯示卡的土豪小夥伴，自然是不需要的啦。不過剛開始學深度學習，還沒準備好顯示卡的，可以先用這個來試試。