云服务器显存，腾讯云gpu服务器价格
京东云GPU服务器性能测评和A30、A10、V100和P40介绍
京东云GPU服务器性能测评
京东云GPU服务器提供NVIDIA A30、A10、V100、P40等多款GPU卡，如新推出的8卡A30规格，具备24G显存及NVLink支持，为深度学习、高性能计算提供充足GPU算力。用户可查询配置费用价格表于京东云服务器网 jdyfwq.com。
服务器类型
京东云GPU服务器分为直通型与虚拟化型。直通型服务器例如p.n3a30、p.n3a10、p.n1v100、p.n1p40系列，能够提供标准性能和独享整卡计算能力。虚拟化型如p.c1p40g、p.g1p40g系列，支持多种虚拟化GPU配置，适应轻量级GPU应用。
计费模式
京东云GPU云主机支持包年包月与按配置计费，实现快速交付与灵活费用管理。虚拟化与直通型服务器均适用于高效弹性集群搭建。
配置与价格
不同京东云GPU服务器配置与价格如下：
p.n3a30系列：深度学习与高性能计算，月费6034元。
p.n3a10系列：推理与图形处理，月费4832.87元。
p.n1v100系列：训练、推理与科学计算，月费5969元。
p.n1p40系列：推理性能出色，月费4241.5元。
p.c1p40g系列：面向计算类应用，月费未详。
p.g1p40g系列：面向图形类应用，月费未详。
使用场景
京东云GPU服务器适用于AI模型训练、图像渲染等高负载任务。
AI模型训练：利用GPU的强大计算能力，显著提升AI模型训练效率，搭建专属人工智能平台。
图像渲染：提供高效计算资源，加快在线图像渲染处理速度，优化制作流程。
了解更多配置、性能与费用详情，请访问京东云服务器网 jdyfwq.com。
2024年便宜好用的云服务器推荐[汇总]
根据场景选择云服务器、轻量应用服务器
简单的场景就有简单的服务器，复杂的场景就用高性能服务器
避免资源浪费，和小马拉大车两种情况；云服务器常见场景，服务器选择如下：
1、普通网站应用场景/小型app
对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求，对安全性、可靠性要求高，服务一般只需要部署在一台或少量的服务器上，一次投入成本少，后期维护成本低的场景。例如网站开发测试环境、小型数据库应用。
推荐使用通用/标准型弹性云服务器，推荐机型有：腾讯云轻量应用服务器，腾讯云SNe3，阿里云共享型S6，华为云通用型S3/S6，HECS云服务器，如果是轻量应用服务器(建议2核4G6M带宽起步)。以上机型都具有均衡的计算、内存和网络资源，适用于业务负载压力适中的应用场景，满足个人普通业务搬迁上云需求。
2、企业电商/中大型app
对内存要求高、数据量大并且数据访问量大、要求快速的数据交换和处理的场景。例如广告精准营销、电商、移动APP。
推荐使用内存优化型弹性云服务器，推荐：腾讯云轻量应用服务器高配置(4核8G10M带宽)，阿里云服务器G6/G7，华为云增强型C3云服务器，主要提供高内存实例，同时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。追求内存的同时兼顾计算性能可选择腾讯云服务器S5/S6。
3、图形渲染
对图像视频质量要求高、大内存，大量数据处理，I/O并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。
推荐使用GPU图形加速型弹性云服务器，推荐GPU服务器，G1型弹性云服务器基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。
4、数据分析
处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce、Hadoop计算密集型等。
推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，阿里云服务器C6/C7，腾讯云服务器S5/S6，华为云服务器C6，阿里云服务器d1，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实例，默认配置最高10GE网络能力，提供较高的PPS性能和网络低延迟。最大可支持24个本地磁盘、48个vCPU和384GiB内存。
5、高性能计算
高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。
推荐使用高性能计算型弹性云服务器，比如腾讯云SA2/S5/S6，阿里云C6/C7，华为云增强型C6，C3，密集型M6，主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。
有没有哪些云服务器便宜好用的？
很多小伙伴还不知道云厂商都有什么优势，咱们简单说说：
阿里云市场占有率中国第一，世界第三，最早布局云计算。飞天架构非常强。阿里云稳定性好，云产品生态体系丰富，只是官网活动机型较少，续费方面要贵一些，大企业不差钱，中小企业还可选择腾讯云，华为云，官网活动：
腾讯云不断推出“XX计划”，用资源，扶持，来吸引第三方Saas化厂商，基于腾讯云做底层研发的平台，也确实扶持了一大批Saas化企业。腾讯云在文娱例如音视频、游戏等领域、阿里云在电商、政务等领域都各有所长。两家的产品体系跟国外的AWS、Azure较为相似。
腾讯云性能比较均衡，配置高，价格低；轻量应用服务器是非常不错的选择，搭建环境非常方便。例如现在腾讯云的采购活动，云服务器2核4G5M带宽每月流量1000G，4核8G12M带宽每月流量2000G，续费划算，优惠力度更大，这两种机型都在活动机中，尤其是三年款。官网活动：
华为云是硬件出身的，技术也是相对出色，它是唯一一家提供端到端服务能力的云计算平台。从基本硬件设备到高级虚拟化部署，华为都有独立开发的产品（软硬件），这项技术得到了广泛认可。
而且华为云服务器安全性能更强，从底层物理架构到软件基础服务，全栈式自研架构，容灾、灾备性能更强、更安全。这也是很多政府机构、金融公司选择与华为云合作的原因。
华为云秒杀活动中价格便宜，安全性好，提出了“上不碰应用，下不碰数据”，值得信赖，缺点是云生态系统较少，好在快速增长中。官网活动：
硅云中国香港服务器，是比较受欢迎的主机厂商，CN2+BGP网络可以有效覆盖全球，速度较快。直连香港，延迟低，适合外贸建站，免备案业务场景。
外贸网站是初衷就是能为企业带来境外订单，这要求外贸网站必须在境外具备良好的访问速度，尤其是目标客户占比较大的地区要访问速度快、稳定，如果使用内地虚拟主机肯定是无法胜任，只能选择境外虚拟主机。
大厂的香港服务器往往非常昂贵（这里边的品牌溢价是比较高的，平时做活动也很少有香港服务器，而太小的作坊（个人商家）的香港服务器的价格虽然便宜但是大家普遍不放心，那么不妨选小众专家品牌硅云，官网活动：
云厂商没有百分百完美，从总体上来说，上述几家，品牌，价格，性能，服务都是比较不错的。毕竟服务器性能和平台稳定性、售后服务才是最重要的。这里分享下内地各大云厂商官网活动：
一些提醒
珍惜新用户首购身份。云厂商中一个身份信息认证只能注册1个新用户账号，优惠力度大的活动只针对新用户，购买价格最低。所以老用户想要参加新用户活动，最好是借用家人或者朋友的身份注册新账号购买，能参加优惠力度大的活动更多，购买好服务器后再迁移到自己名下。
如果是部署轻量型应用，建议选华为云秒杀机或腾讯轻量应用服务器(建议2核4G6M配置起，4核8G12M带)。
推荐阅读：
1. 2024年，阿里云、腾讯云、华为云、Ucloud、硅云服务器如何选？[价格表已更新]
2.如何选择云服务器配置？
3.阿里云、腾讯云、华为云、优刻得活动爆款服务器机型性能测评(CPU、内存、磁盘)？
4.腾讯云和阿里云服务器常用机型性能对比，哪家好？
5.轻量应用服务器和云服务器到底有什么区别？如何选？
6.腾讯云和阿里云轻量应用服务器到底哪家好？（新手指南）
做深度学习,需要配置专门的GPU服务器吗
深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:
深度学习的电脑配置要求：
1、数据存储要求
在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。
主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。
数据容量：提供足够高的存储能力。
读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。
接口：高带宽，同时延迟低。
传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。
缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。
2、CPU要求
当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：
（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。
（2）GPU计算前的数据预处理。
（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。
（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。
（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。
3、GPU要求
如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。
传统架构：提供1~8块GPU。
4、内存要求
至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。
主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。
深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。
