AI和深度学习的前7大云GPU平台

2025年7月22日

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GPU加速的云平台现在是主流人工智能和深度学习的必备工具。无论您是数据科学家还是AI/ML从业者,训练大量的变换模型或部署实时计算机视觉系统,都需要随时获取高性能GPU。

此外,这些GPU使超级计算机对每个人都可用,导致突破和显著的科学进步。2024年,全球GPU作为服务市场的价值为43.1亿美元,预计到2032年将达到498.4亿美元,年均增长率为35.8%。

由于市场上云GPU平台提供商众多,选择合适的一个相当具有挑战性。本文带您了解7个最适合人工智能和深度学习的云GPU平台。

什么是云GPU平台?

云GPU平台让您可以通过互联网使用强大的图形处理单元,而无需大型内部硬件。这些平台旨在处理诸如基于人工智能的定量数据分析、深度学习模型训练和实时推断等要求苛刻的工作负载。把它想象成在需要时随时随地租用超级计算机。

适合AI和深度学习的7大云GPU平台

随着市场上可用选项的增加,选择适合您AI工作流程的云GPU平台可能会相当棘手。我们在这里列出了表现、可扩展性和成本之间取得良好平衡的7个平台。

  1. E2E Cloud

E2E Cloud是印度领先的本土云服务提供商之一,主要为AI、ML和数据科学工作负载提供云GPU解决方案。它非常注重高性能和成本效率,是开发人员、初创企业和希望在不破产的情况下扩展的研究团队的首选平台。

关键特性

  • 易于使用的自助服务仪表盘,用于管理云资源

  • 开发者友好的生态系统,提供预配置的AI/ML框架

  • 可扩展学术和研究项目的AI实验室即服务(AILaaS)

  • 完全API和CLI访问,以便于高级自动化

  • 可访问最新的NVIDIA GPU,如H200、H100、A100等

定价

E2E Cloud GPU的定价取决于您所选择的计划。1x H100(80 GB)计划的起始小时收费为175卢比。

  1. InterServer

InterServer是一流的GPU服务器托管提供商,提供尖端、可靠的NVIDIA驱动的GPU服务器,这些服务器经过精心调试,旨在进行高性能计算和数据加速。用户可以选择单GPU或双GPU配置,并且还可以根据自身的具体需求灵活定制服务器。

此外,InterServer的GPU服务器位于新泽西州和西雅图的尖端数据中心,配备先进的冷却系统和冗余电源,确保性能不间断。

关键特性

  • 通过实时聊天和工单提供24/7技术支持,快速解决问题和服务器配置帮助。

  • 受信赖的NVIDIA驱动硬件确保快速数据处理和高服务器性能。

  • 支持最多4个GPU卡的基础设施轻松扩展,并在需要时添加更多。

定价

InterServer的GPU服务器定价并不总是公开的。标准专用服务器计划每月范围为199–299美元,但实际GPU配置可能需要自定义报价。

  1. Hyperstack

Hyperstack提供多种NVIDIA GPU选择,例如NVIDIA H100 PCIe、L40和RTX A6000,专门设计用于AI训练、推断和大规模数据处理。对于有不同计算需求的用户,也提供仅CPU的设置。

通过免费注册和访问其直观的控制台,用户可以轻松入门。Hyperstack的经济型GPU选项和灵活的按需定价使启动测试虚拟机变得简单高效,无需任何麻烦。

关键特性

  • 无超额使用,确保专用资源不影响性能下降。

  • 支持优化存储选项,速度高达350 Gbps。

  • 提供DevOps工具,包括Terraform提供程序和LLM推断工具包

定价

Hyperstack提供具有灵活计费模型的经济型定价,包括按需和保留选项。该平台还具有休眠模式,使用户能够在不活跃使用资源时暂停工作量并降低费用。

  1. 亚马逊网络服务(AWS)

AWS是领先的云平台之一,也是顶级云GPU提供商。亚马逊EC2(弹性计算云)提供GPU驱动的虚拟机实例,这使得深度学习任务的计算更快。

关键特性

  • 非常适合生成性AI和ML训练,使用NVIDIA驱动的AWS GPU云存储。

  • 通过GPU驱动的高性能云计算加速研究。

  • AWS IoT Greengrass使得在NVIDIA Jetson等设备上进行本地边缘处理与云集成。

定价

定价因实例类型、地区和GPU型号而异。例如,基于NVIDIA H100的实例可能成本超过每小时4.10美元,而较旧的型号如Tesla T4的费用约为每小时0.35美元。

  1. 谷歌云平台

下一个选项是谷歌云平台,它整合了最新的NVIDIA L4 GPU,为生成性AI、视频处理和其他高要求工作负载提供强大的性能。这些GPU可通过G2虚拟机使用。除了L4,GCP还继续提供一系列GPU选项,包括K80、P4和V100,以满足多样化的机器学习和高性能计算需求。

关键特性

  • 与谷歌AI工具(如BigQuery和Vertex AI)的无缝集成。

  • L4 GPU使得在谷歌云平台上进行AI训练和开发变得简单。

定价

Tesla T4的起价为每小时0.35美元,而V100的费用大约为每小时2.48美元。更新的L4 GPU起价为每小时0.71美元,并为AI任务提供极其高效的解决方案。

  1. Atlantic.Net

Atlantic.Net脱颖而出,成为领先的GPU服务器托管提供商,提供针对人工智能、机器学习和其他计算密集型应用的高性能需求量身定制的解决方案。

他们的产品包括灵活的GPU云托管以支持动态工作负载、高性能的专用GPU服务器,搭载最新的NVIDIA GPU,以及特别为数据安全至关重要的医疗保健环境设计的合规GPU托管。

关键特性

  • 新一代硬件具有高内存带宽,适合要求苛刻的人工智能和机器学习工作负载

  • 关注安全的基础设施,设有严格的协议以安全处理敏感数据

定价

192GB RAM和28个vCPU的月费为1,058美元,384GB RAM和32个vCPU的月费为2,407美元。

  1. Vultr

Vultr是一家值得信赖的NVIDIA GPU服务器提供商,提供专为人工智能、深度学习和机器学习设计的顶级GPU基础设施。对于数据科学家和AI/ML从业者来说,Vultr的GPU驱动Kubernetes环境有助于构建和运行高级人工智能和机器学习系统。

关键特性

  • 快速、安全的内容交付,具有不计量的带宽和24/7可访问性。

  • 高级DDoS防护可以防止第3层和第4层网络攻击。

  • 轻松创建和管理全球数据中心的自定义IP空间。

定价

Vultr的专业GPU实例起价为每小时0.99美元,具体取决于所选型号和资源。

结论

全球有许多这样的提供商,但选择适合人工智能和深度学习的云GPU提供商至关重要。为了确保最佳匹配,请评估项目的独特需求、您的技术专长水平和可用预算。