2024年8个GPU租用平台推荐（价格）- 华为云、智星云、亚马逊云等算力租赁平台！

GPU 算力租用是一种服务模式，用户通过向特定的服务提供商租赁 GPU（图形处理单元）的计算能力，以满足自身在图形处理、科学计算、人工智能、深度学习等领域的计算需求。

• 人工智能和深度学习：在人工智能和深度学习领域，需要大量的计算资源来训练模型。GPU 具有强大的并行计算能力，可以大大缩短模型训练的时间。对于一些小型企业或个人开发者来说，购买大量的 GPU 设备可能成本过高，而 GPU 算力租用则是一种经济实惠的选择。

• 图形处理和渲染：在游戏开发、影视制作、建筑设计等领域，需要进行大量的图形处理和渲染工作。GPU 可以提供高效的图形处理能力，加速渲染过程。在视频处理领域加速视频编码、解码、特效处理等任务。对于一些小型工作室或个人创作者来说，租用 GPU 算力可以降低成本，提高工作效率。

• 科学计算：在科学计算领域，如物理模拟、气象预报、生物医学等，也需要强大的计算能力。GPU 可以加速这些计算任务，提高计算效率。通过租用 GPU 算力，科学家和研究人员可以在不购买昂贵硬件的情况下，进行大规模的科学计算。

接下来我们来看看2024 年度必看的国内外八大热门 GPU 算力平台解析：

 10 个国内外最受欢迎的 GPU 算力平台推荐 

#1. 阿里云：

购买链接：阿里云 GPU 云服务器购买页面

阿里云 GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务。在中国市场领先，有广泛的用户基础和完善的服务支持。

✔️优点：

多种应用场景：适用于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理等多种应用场景。

超强计算能力：配备业界超强算力的 GPU 计算卡，结合高性能 CPU 平台，单实例可提供高达 5PFlops（1PFlops 等于每秒一千万亿次浮点运算）的混合精度计算性能，能应对极其严峻的计算挑战，并且阿里云提供多种 GPU 实例规格，可提供不同算力和场景需求的灵活性。

出色的网络性能：实例的 VPC 网络最大支持 2400 万的 PPS（包每秒）及 160Gbit/s 的内网带宽。在此基础上，超级计算集群产品中，节点间额外提供高达 50Gbit/s 的 RDMA 网络，满足节点间数据传输的低延时高带宽要求。

购买方式灵活：支持包年包月、按量付费、抢占式实例、预留实例券、存储容量单位包等灵活的资源付费模式，可以按需要购买，避免资源浪费。

辅助工具丰富：阿里云为用户提供专有的辅助工具，如 AIACC-Training（神龙 AI 加速训练引擎），能显著提升分布式训练效率，大幅提高网络带宽利用率，已创造斯坦福 DAWNBENCH ImageNet 训练速度最快、训练成本最低两项世界纪录。

❌缺点：

费用相对较高：GPU 云服务器通常比普通云服务器的价格要高，例如，一些配备顶级 GPU 卡的实例，其租赁费用可能会让部分小型企业或个人开发者感到压力较大。

技术门槛较高：虽然阿里云提供了一定的辅助工具和文档，但对于不熟悉 GPU 计算和相关技术的用户来说，上手和充分发挥其性能可能需要一定的学习成本和技术积累。

#2. 腾讯云：

购买链接：腾讯云 GPU 实例购买页面

腾讯云 GPU 云服务器是一种提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有强大的图形处理能力和并行计算能力，适用于多种场景。具有强大的社交数据支持，与微信、QQ 等社交平台数据集成，提供丰富的数据分析能力。

✔️优点：

强大的计算能力：配备高性能的图形处理器，如 NVIDIA Tesla V100、P100 等，能提供比传统 CPU 服务器更高的计算性能，在人工智能、深度学习、科学计算等领域优势巨大。

并行计算能力强：GPU 本身专为大规模并行计算设计，可同时处理多个计算任务，能显著提高计算效率，对于处理大规模数据和复杂计算的应用非常关键。

灵活的配置选项：腾讯云提供多种型号和配置的 GPU 服务器，用户可根据自身需求（如计算任务类型、数据量大小、预算等）选择合适的服务器配置，灵活调整计算资源，提高资源利用率。

可靠的性能和稳定性：腾讯云拥有全球领先的数据中心和网络基础设施，能提供稳定的计算环境，保证 GPU 云服务器的高可靠性和稳定性，确保计算任务顺利进行。

管理方便：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。同时，有清晰的显卡驱动安装和部署指引，降低学习成本。

安全防护完善：不同用户之间资源全面隔离，保障用户数据安全。完善的网络监控服务保障网络安全，且 GPU 云服务器与云安全无缝对接，享有云服务器同等的基础云安全基础防护和高防服务。

节约成本：用户无需预先采购和准备硬件资源，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。目前全面支持包年包月计费和按量计费，用户可根据需要选择计费模式。

❌缺点：

费用相对较高：GPU 云服务器的价格通常比普通 CPU 云服务器高。特别是对于一些高端的 GPU 实例规格，租赁或购买成本可能对部分用户来说是一个较大的负担，尤其是预算有限的小型企业或个人开发者。

技术门槛较高：尽管腾讯云提供了一定的管理便利性和指引，但对于不熟悉 GPU 计算和相关技术的用户，上手和充分发挥其性能仍可能需要一定的学习成本和技术积累。

部分软件兼容性问题：虽然 GPU 云服务器在很多场景下表现出色，但并非所有软件都能充分利用 GPU 的并行计算能力，或者可能需要针对 GPU 进行专门的优化和适配。一些老旧的或特定的软件可能在 GPU 环境下运行存在兼容性问题，甚至可能无法正常运行，这可能导致用户在使用某些软件时需要额外的工作来解决兼容性问题或寻找替代方案。

#3. 华为云：

购买链接：华为云GPU加速云服务器 GACS购买页面

华为云 GPU 加速云服务器（GACS）是华为云推出的一种高性能计算服务。

✔️优点：

强大的计算能力：配备高性能的 GPU 计算卡，如 NVIDIA Tesla 系列等，提供优秀的浮点计算能力，可满足人工智能、科学计算、图形工作站等计算场景的高算力需求，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。例如，在深度学习训练中，能够显著缩短训练时间，提高训练效率。

弹性扩展：可以根据用户的实际需求，灵活地增加或减少 GPU 资源的配置，实现按需扩展。用户无需担心因业务量增长而导致的计算资源不足问题，也不会因为过度配置而造成资源浪费。比如，在应对短期的高计算需求项目时，可临时增加 GPU 资源，项目结束后再进行相应调整，有效控制成本。

高可靠性：采用华为云的分布式架构，支持多节点协同计算，能够有效降低计算错误和数据丢失的风险，保障计算任务的稳定运行。即使在部分节点出现故障的情况下，系统也能自动进行任务调度和转移，确保服务的连续性。

易于使用：提供简单易用的管理界面和操作流程，用户无需具备深厚的技术背景和复杂的操作技能，即可轻松进行服务器的管理和配置。例如，通过华为云控制台，用户可以方便地进行实例创建、资源监控、配置调整等操作。

安全保障：支持多重安全机制，包括数据加密、访问控制、身份认证等，全方位保障用户数据的安全性和隐私性。确保用户在使用 GPU 加速云服务器进行计算任务时，数据不会受到未经授权的访问、泄露或篡改。

完善的生态环境：全面支持多种 GPU 应用程序、深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，方便用户快速搭建和部署自己的计算环境，无需花费大量时间进行适配和调试，让用户真正聚焦于核心业务的开发和创新。

高性价比：同步业界最新 GPU 技术，无缝切换 GPU 硬件，用户能够及时享受到最新的技术成果。同时，支持多种计费模式，如按需、包周期、竞价等，满足不同场景需求，使用户可以根据自身业务特点选择最经济实惠的计费方式，大大降低业务成本。

❌缺点：

费用相对较高：由于 GPU 加速云服务器提供了强大的计算能力和高性能的硬件配置，其价格通常相对较高。对于一些小型企业或个人开发者来说，如果预算有限，可能会觉得使用成本较高。

部分软件兼容性问题：尽管华为云的 GPU 加速云服务器支持多种应用程序和深度学习框架，但在实际使用中，仍可能存在一些老旧的或特定的软件与 GPU 环境存在兼容性问题。这可能需要用户进行额外的适配工作或寻找替代方案，以确保软件能够正常运行。

#4. UCloud（优刻得）：

购买链接：UCloud GPU云服务器

UCloud（优刻得） 的 GPU 云服务器基于其成熟的云计算技术，专享高性能 GPU 硬件，能大幅提升图形处理和高性能计算能力，同时具备弹性、低成本、易于使用等特性。目前提供多种机型，如 G1（采用 Tesla K80）、G2（采用 Tesla P40）、G3（采用 Tesla V100）、G4（采用 Tesla T4）以及 G7（8 卡 T4 和 8 卡 V100）等。

✔️优点：

高性能计算能力：配备高性能的 GPU 计算卡，像 NVIDIA 的 Tesla 系列等，能提供强大的浮点计算能力和并行计算能力，满足人工智能、深度学习、科学计算等对计算能力要求高的场景需求，可显著缩短计算任务的处理时间，例如在深度学习训练中能加快模型收敛速度。

全国多可用区覆盖：在全国 10 多个可用区上线 GPU 产品，分布在华东、华北、华南、内蒙等地区，为用户的业务提供体验一致的高品质云计算服务。

弹性扩展：支持根据用户实际需求灵活地增加或减少 GPU 资源配置，实现按需扩展，既满足业务高峰时期对高算力的需求，也避免了资源浪费，有效控制成本。

一键迁移：支持一键冷迁移功能，迁移时间在 1 分钟以内，为客户提供便利的应急方案，当云主机环境中宿主机出现报警等情况时，可立即迁移，不影响业务运行。

稳定可靠：具有 99.95% 的可用性承诺，支持内核热补丁技术，遭遇安全事件时可全平台在线升级，云主机无需重启，保障了计算任务的稳定运行。

快速创建：简化了主机创建步骤，并且借助自研的 Block Streaming 技术加持，云主机从创建到可访问能在分钟内实现，提高了业务部署的效率。

管理方便：和标准云主机采用一致的管理方式，包括内外网 IP 分配、防火墙、子网管理等，用户只需按现有标准流程即可实现和标准云主机、路由器、LB、UDB 等的业务对接，不增加额外的管理和运维成本，同时用户可在控制台自定义需要的 GPU、CPU、内存、硬盘数量，方便灵活配置与管理。

支持多种操作系统：支持多种操作系统，如 CentOS、Ubuntu、Windows 等，以适应不同行业的专业软件及建模需求。

安全保障：具备完善的安全防护体系，支持多重安全机制，包括数据加密、访问控制、身份认证等，全方位保障用户数据的安全性和隐私性。

❌缺点：

部分软件兼容性问题：虽然支持多种应用程序和深度学习框架，但在实际使用中，可能仍存在一些老旧的或特定的软件与 GPU 环境存在兼容性问题，需要用户进行额外的适配工作或寻找替代方案，以确保软件能够正常运行。

#5. 智星云：

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智星云 GPU 云服务器

智星云 GPU 云服务器是一种提供 GPU 计算资源的云计算服务。提供分时租用和套餐租用等多种方式，用户可根据需求选择。新用户注册有免费试用金额，账户余额提醒和 GPU 服务器到期提醒由系统短信通知。

✔️优点：

高性价比：相比一些其他知名的云计算服务商，智星云的 GPU 云服务器价格可能相对较低，或者在同等价格下提供更高的性能配置，这对于预算有限的用户或小型项目来说是一个重要的优势。例如，对于一些个人开发者、学术研究人员或初创企业，能够以较低的成本获得所需的 GPU 计算资源，进行实验和项目开发。

快速响应的技术支持：部分用户反映智星云的技术支持团队响应速度较快，能够及时帮助解决用户在使用过程中遇到的问题。例如，当用户遇到服务器故障、配置问题或软件安装等方面的困难时，技术支持人员能够迅速提供指导和解决方案，减少对用户业务的影响。

灵活的计费模式：一般支持多种计费模式，如按量计费、包年包月等。按量计费适合那些计算任务不固定、使用时间较短的用户，可以根据实际使用的时长和资源量进行付费，避免了不必要的费用支出；包年包月则适合长期稳定使用的用户，通常能够享受一定的价格优惠，满足不同用户的预算需求。

灵活的配置：用户可以根据自己的需求选择合适的 GPU 数量、搭配的 CPU、内存、存储等资源，并且可以根据业务的变化进行灵活调整。例如，对于小规模的实验性项目，可以选择较低配置的 GPU 和较少的资源；而对于大规模的训练任务，可以选择高性能的 GPU 并搭配足够的内存和存储。

快速部署：能够快速为用户提供所需的 GPU 云服务器资源，减少用户等待的时间，提高工作效率。例如，用户在提交租用申请后，能够在较短时间内获得可用的服务器实例，并开始进行相关计算任务。

易用性：通常提供简单易用的界面和操作方式，方便用户进行服务器的管理和使用。例如，用户可以通过网页界面或相关的管理工具，轻松进行服务器的创建、配置、启动、停止等操作，无需具备复杂的云计算和服务器管理知识。

❌缺点：

服务质量稳定性：尽管大多数情况下服务稳定，但在某些时段或特定情况下，可能会出现服务不稳定的现象，如服务器性能波动、网络延迟增加等。这可能会对用户的计算任务产生影响，尤其是对于那些对实时性要求较高的任务。例如，在进行大规模的模型训练时，如果服务器性能不稳定，可能会导致训练时间延长或训练结果不准确。

功能和服务的局限性：与一些大型的云计算平台相比，智星云在某些功能和服务方面可能存在一定的局限性。例如，在提供的软件工具、支持的深度学习框架版本、可扩展性等方面，可能不如大型平台那么丰富和完善。对于一些有特殊需求或复杂业务场景的用户来说，可能无法完全满足其需求。

数据安全和隐私问题：虽然云服务提供商通常会采取一定的数据安全措施，但用户的数据在云端存储和处理，仍然存在一定的数据安全和隐私风险。例如，可能面临数据泄露、未经授权的访问等问题。用户需要仔细了解智星云的数据安全策略和隐私保护措施，并根据自己的需求采取相应的加密、备份等措施来保障数据的安全。

#6. Amazon Web Services（AWS）：

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Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）是亚马逊云科技（AWS）提供的一种弹性计算服务，它在云中提供安全且可调整大小的计算容量，让用户能够轻松进行 Web 规模的云计算。

✔️优点：

广泛的实例选择：提供极其丰富的实例类型，能满足各种复杂的工作负载需求，从通用计算到高性能计算、机器学习等特定场景都有合适的实例可选。

强大的可扩展性：用户可以快速增加或减少 EC2 实例的数量，以应对业务需求的变化。这种弹性使得用户可以根据实际需求调整资源，避免资源浪费或不足。比如，在业务高峰期增加实例数量来保证性能，在低谷期减少实例数量以降低成本。

灵活的计费模式：采用按需付费模式，用户只需为实际使用的计算资源付费。同时，还提供预留实例和竞价型实例等选项，进一步降低成本。预留实例适合长期稳定的使用需求，用户可以通过预付款的方式获得较低的单价；竞价型实例则允许用户对未使用的 EC2 容量出价，在价格合适时获取资源，成本可能更低，但资源的可用性不保证。

高度的安全性：与 Amazon VPC（Virtual Private Cloud）集成，允许用户在虚拟网络中运行实例，并通过安全组和网络访问控制列表（ACL）控制网络访问。安全组可以定义入站和出站规则，限制特定 IP 地址或端口的访问，保障实例的安全。

深度的服务集成：与 AWS 庞大的生态系统紧密集成，方便用户构建一站式的云计算解决方案，提高开发和运维效率。

高可用性和可靠性：通过多可用区部署和冗余设计，确保服务的高可用性，减少故障对业务的影响，SLA 承诺通常较高。

成熟的技术和经验：AWS 作为云计算领域的领先者，拥有丰富的技术积累和运营经验，EC2 服务经过了长时间的市场考验和优化，稳定性和性能有保障。

全球覆盖：AWS 在全球多个地区设有数据中心，用户可以根据自己的业务需求选择合适的区域部署实例，为全球用户提供低延迟的服务。

❌缺点：

学习成本较高：AWS 的服务体系庞大而复杂，EC2 的相关配置和管理涉及到众多概念和技术，对于初学者来说可能需要花费较多时间和精力来学习和适应。

网络性能可能受限：虽然提供了增强型联网等功能，但在某些情况下，网络性能可能受到一定限制，特别是对于对网络延迟和带宽要求极高的应用场景，可能需要进一步优化和配置。

成本管理复杂：尽管有多种计费模式和成本优化策略，但由于服务的复杂性和灵活性，成本管理可能变得较为复杂，需要用户仔细规划和监控资源使用情况，以避免不必要的费用支出。

服务依赖：高度依赖 AWS 的生态系统和服务，如果 AWS 出现服务中断或故障，可能会对用户的业务造成影响，尽管 AWS 有高可用性的承诺，但在极端情况下仍存在一定风险。

数据隐私和合规性：在某些行业和地区，数据隐私和合规性要求非常严格，用户需要确保自己在使用 EC2 时满足相关法规和标准，这可能需要额外的工作和投入。

#7. Microsoft Azure：

购买链接：Azure GPU 实例购买页面

Microsoft Azure GPU 是微软 Azure 云服务提供的图形处理单元（GPU）资源，能为用户提供强大的并行计算能力。

Azure 提供了多种不同性能和配置的 GPU 实例，以满足不同应用场景和工作负载的需求。例如 NVIDIA A100、V100、P40、M60 等系列的 GPU，每种 GPU 都有其独特的性能特点和适用场景。比如 A100 适合大规模的深度学习训练和高性能计算任务，具有高吞吐量和低延迟；V100 在深度学习推理和科学计算方面表现出色；P40 则常用于专业图形处理和某些特定的计算任务等。

✔️优点：

与微软生态系统的紧密集成：如果用户已经在使用微软的其他产品和服务，如 Windows Server、SQL Server、Visual Studio 等，那么 Azure GPU 可以与之实现无缝对接和协同工作，这有助于提高开发和部署的效率，减少兼容性问题。例如，企业可以在 Azure 上利用 GPU 资源进行基于 Windows 系统的应用程序开发和优化，同时方便地与本地的微软生态系统进行集成2。

强大的企业级功能和安全性：Azure 提供了一系列企业级的功能，如身份验证、访问控制、数据加密等，以保障用户数据的安全和隐私。对于企业用户来说，这有助于满足合规性要求，保护敏感信息。例如，Azure 可以通过多因素身份验证、基于角色的访问控制等机制，确保只有授权的用户能够访问和使用 GPU 资源，并且对数据传输和存储进行加密处理。

全球覆盖的数据中心：Azure 在全球范围内拥有众多的数据中心，这使得用户可以根据自己的业务需求选择合适的地理位置来部署 GPU 实例，以获得更低的网络延迟和更好的服务质量。例如，对于面向全球用户的应用程序，用户可以选择在多个地区部署 GPU 实例，以提高用户的访问速度和体验。

良好的技术支持和服务：微软提供了专业的技术支持团队，能够帮助用户解决在使用 Azure GPU 过程中遇到的各种问题。无论是通过在线文档、社区论坛还是直接的技术支持渠道，用户都可以获得及时的帮助和指导。此外，Azure 还会不断更新和改进其服务，以提供更好的性能和功能。

❌缺点：

成本相对较高：与一些其他的云服务提供商相比，Azure GPU 的使用成本可能会相对较高。这包括 GPU 实例的租赁费用、数据传输费用、存储费用等。对于一些预算有限的用户或小型项目来说，这可能是一个需要考虑的因素。例如，如果一个小型创业公司只是进行一些小规模的实验性项目，可能会觉得 Azure GPU 的成本较高。

管理和配置的复杂性：虽然 Azure 提供了丰富的功能和灵活的配置选项，但这也可能导致管理和配置的复杂性增加。对于一些不熟悉云计算和 GPU 技术的用户来说，可能需要花费一定的时间和精力来学习和掌握如何有效地使用 Azure GPU，进行实例的创建、配置、优化等操作。例如，在设置 GPU 实例的网络配置、存储挂载、资源分配等方面，需要了解相关的知识和技巧。

部分功能的局限性：尽管 Azure GPU 提供了强大的计算能力，但在某些特定的功能或性能方面，可能与一些专门的 GPU 计算平台或硬件相比存在一定的局限性。例如，在一些非常专业的科学计算领域，可能需要特定的 GPU 架构或定制化的硬件配置，而 Azure 可能无法完全满足这些特殊需求。

#8. Paperspace GPU cloud

购买链接：Paperspace 平台购买页面

Paperspace 是一家专注于提供高性能计算和深度学习云服务的公司，其核心产品是 Gradient，它提供了基于 GPU 的计算资源。

✔️优点：

用户友好：提供直观的用户界面和开发环境，简化了使用过程，即使是没有丰富云计算经验的用户也能较为轻松地上手，比如通过简单的操作就能快速创建和管理 GPU 实例，进行相关计算任务。

高性价比：具有灵活的定价模式，能够适应不同规模用户的需求和预算，无论是个人开发者进行小规模实验，还是企业级用户进行大规模计算任务，都能找到相对合适的价格方案。例如，提供不同配置的 GPU 实例，用户可以根据自己的任务需求和成本预算选择合适的实例类型，在满足性能需求的同时控制成本。

一站式服务：从数据存储到模型部署，提供全面的解决方案，方便用户在一个平台上完成深度学习项目的整个流程，无需在多个不同的服务提供商之间切换和整合，提高了工作效率。

社区支持活跃：拥有活跃的用户社区，提供大量的教程和技术支持。用户在遇到问题时可以在社区中交流和寻求帮助，获取其他用户的经验分享和解决方案，同时也能从社区中了解到最新的技术动态和最佳实践。

❌缺点：

规模和资源相对有限：与一些大型的云计算厂商（如 AWS、Google Cloud 等）相比，Paperspace 的规模较小，在全球的数据中心数量和服务器资源总量上可能会有一定差距。这可能导致在某些地区的服务可用性和网络延迟方面表现不如大型厂商，对于一些对网络延迟要求非常高、或者需要在特定地区部署大量计算资源的用户来说，可能会存在一定的局限性。

功能深度和定制化程度可能较低：虽然提供了一系列针对深度学习的功能和服务，但对于一些非常复杂、高度定制化的需求，可能无法像一些大型云计算平台那样提供全面和深入的解决方案。例如，在一些特殊的算法优化、大规模分布式训练的支持等方面，可能不如大型厂商的服务那么完善和强大。

服务稳定性和可靠性可能稍逊一筹：由于规模和资源等方面的限制，在面对高并发请求或突发情况时，其服务的稳定性和可靠性可能不如大型云计算厂商。可能会出现偶尔的服务中断、性能波动等情况，对用户的业务连续性产生一定影响。

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