引言
深度学习作为人工智能领域的一个热门分支,近年来受到了广泛的关注。然而,学习深度学习的前提就是要有一个好的编译环境。深度学习的编程语言主要是基于Python进行的,而深度学习框架的选择也非常多样,例如TensorFlow、Keras、PyTorch等。在这些框架中,PyTorch因其动态计算图和易用性而广受欢迎。
环境配置的挑战
PyTorch分为CPU和GPU两个版本,对于拥有NVIDIA显卡的用户来说,使用GPU版本的PyTorch可以显著提高训练速度。在本地环境中安装PyTorch对于新手玩家来说还是有一定的难度。
云计算平台的优势
除了本地配置深度学习环境之外,其实也可以考虑使用云计算平台。许多云计算平台都提供免费试用或免费额度,相对来说比较方便且友好。使用GPU算力平台进行学习,不仅可以省去环境配置的麻烦,还可以享受到强大的计算资源。
个人经验分享
我自己使用的电脑配置相对较低,显卡为NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti。虽然这款显卡支持GPU加速,但由于算力有限,训练速度仍然较慢。因此,我通常会在本地进行代码调试,然后利用GPU云算力平台进行模型训练。
免费GPU算力平台推荐
以下是一些免费和付费的GPU算力平台的详细信息:
免费GPU算力平台
平台名称 | 特点 | 资源情况 | 使用限制 | 链接 |
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Google Colab | 免费使用GPU,与Google Drive集成,支持多种深度学习框架 | 提供多种GPU选项,如Nvidia K80s、T4s、P4s和P100s,约15GB显存 | 使用有时长限制,约12小时,没有总时间限制,但是需要上外网 | Google Colab |
Kaggle Kernels | 适合数据科学竞赛,提供GPU支持 | 提供16GB显存的P100 GPU | 单次使用限制6小时,每周总运行时间为40小时 | Kaggle Kernels |
阿里天池实验室 | 国内平台,社区活跃,数据集丰富,可以参加一些阿里天池举办的比赛 | V100、P100、T4 等训练主流显卡,显存 16 G | 总时长较少,并且上传文件较慢 | 阿里天池实验室 |
百度AI Studio | 适合深度学习模型训练和部署 | 提供多种GPU选项,如Tesla V100 | 只能使用paddle框架 | 百度AI Studio |
国内付费GPU算力平台
平台名称 | 特点 | 资源情况 | 使用限制 | 链接 |
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趋动云 | 注册即送70元金额,有效期半年,并且可以通过参加活动,获得赠送金额。 | 显卡实例是虚拟计算资源,并不提供单个完整的显卡。 | 使用没有时间限制,但要注意优惠额度的使用期限,充值20元可以获得更多买南非额度 | 趋动云 |
恒源云 | 注册可得代金券,但是不多,需要充值才能得到更多,可以通过连续签到获得更多免费金额,适合长期使用 | 提供多种GPU选项,如A100,40系,30系显卡 | 对学生较为友好,有专门的社区可以交流,适合学生长期使用 | 恒源云 |
FunHPC | 提供显卡种类较多,且较为便宜,注册可得15代金券 | 提供NVIDIA A100、RTX 8000、V100等高端显卡 | 学生认证后,P4显卡免费用,单次最长24小时使用 | FunHPC |
综合评价
Google Colab 和 Kaggle Kernels 作为国外提供的资源,虽然在学术界和数据科学领域非常流行,但它们可能因为网络问题对于国内用户来说不太稳定,有时也会出现断开连接的情况。这些平台适合进行一些轻量级的学习和实验任务,例如探索性数据分析、小规模模型训练等。然而,由于连接的不稳定性以及使用时长的限制,它们并不适合用于生产环境或长时间的计算任务。
阿里天池实验室 提供了总共六十个小时的免费GPU使用时间,虽然相比付费平台来说时间较短,每次只能连续使用8个小时,但它的稳定性相对较高,且无需翻墙即可访问,适合完成一些在规定时间内可以完成的训练任务。
百度AI Studio 提供了基于PaddlePaddle框架的GPU资源。虽然PaddlePaddle是一个功能强大的深度学习平台,但它的普及度和社区支持可能不如PyTorch和TensorFlow广泛,有需要的可以考虑。
对于需要更高性能、更长时间稳定运行的环境,付费算力平台是一个更好的选择。这些平台通常可以提供更强大的保障措施,确保计算任务的连续性和稳定性。此外,它们通常提供更多样化的显卡选项,能够满足不同规模和复杂度的计算需求。这些平台一般都会有免费的额度或者活动,可以经常关注。
在选择付费平台时,重要的是要了解各个平台的免费政策,合理安排使用,避免同时申请多个平台的免费额度,免费额度使用不完过期。