深度学习与机器学习GPU资源的对比

有很多像我一样刚入门学习ML、DL的亲们都会遇到的一个问题，那就是没有足够的算力去跑自己的网络。而自己去买一块显卡可能又成本太高。在研究尝试了各种云资源之后，终于总结出低成本高效的云服务了。 大家可以一起来看看。

这次我介绍和对比的资源主要来自于以下几个平台

微软Azure云

谷歌GCP

淘宝GPU机器

美团云

（想看结论的可以直接拉到最下面）

微软Azure云

Azure在国内并不是特别出名，而且国内的Azure也很坑（Azure分中国版和国际版），我们此次说的是国际版的Azure。

在国际版的Azure中，可以申请试用，这需要你有一张Visa或者MasterCard的信用卡。申请试用后可以在一个月内使用200美刀的额度，而且一个月后还可以继续使用Azure的免费服务。

在这时，我们会发现，虽然有额度，但是有的区域的虚拟机是无法创建的，而可以创建的VM中好像没有GPU的机器。实际上是有的，只是藏得比较深。不过Azure的配额是可以通过反馈提交申请的，似乎也没有什么额外要求。

显卡型号 单精度浮点 价格 位置
P100 | 10.6T | 1848 | 美国中南部
M60 | 9.7T | 894 | 美国东部2
K80 | 8.74T | 736 | 美国东部2

如果使用额度的话，看这样子是不是还可以，能跑几天？但是有个关键点，以上的单精度浮点运算能力并不是这个机器真实的运算能力。微软卖的是显卡核芯，双芯卡会被拆成两台机器来卖。比如如果选择的是K80的机器，实际单精度浮点性能只有4.111T。

选择Azure时，配置上也有坑。如果选择的是普通的Windows或Linux系统，上面是不会预置任何东西的。Python、CUDA、CuDNN、甚至显卡驱动都要你自己装。但是在可选系统里其实是有已经配置好的系统可选的。打个比方，我可以在“新建”→“搜索”里搜索“tensoRFlow”。

Azure上完成配置的系统

在这里，搜索到的结果就是一些可选项，点进去就可以了。在后面的步骤中，和创建其他VM是一致的。

谷歌GCP

在网络上，如果仔细搜一搜，能找到不少推荐使用谷歌的GCP。GCP是一个很好的平台，但还是有不少坑。

首先，申请GCP的免费试用，同样需要Visa或者MasterCard。申请后，可以在一年内使用300美刀的额度。GCP的额度比起Azure的额度要好得多。GCP产品的平均价格比Azure低了一个档次，由于抢占式实例（先给你用着，有别人要就把你的关了，一次最多能开机24小时）的存在，更加高配的GPU虚拟机价格只有Azure的三分之一。在这里不得不提一下AWS，AWS本人并没有亲自使用过，由于它的申请步骤非常繁琐，而且给出的虚拟机配置参数在我能查到资料范围内不高，性价比也比较低，是除了BAT的云服务外最低的，因此没有尝试AWS。

这里有个小问题，那就是没有Visa卡或MasterCard也同样有机会使用到300刀额度。解决方案是上淘宝买一个，价格是200块。我一开始就是在淘宝买的，也因此踏入了另一个坑。

淘宝买的GCP账号是真的，也确实有300刀的额度，你也确实可以花它。问题却出在配额上。你这个免费账号是无法使用GPU机器的，因为你的GPU配额是0。当你在“IAM和管理”→“配额”中尝试增加配额的时候，GCP会发一封邮件给你，对于我们来说的有用信息是我们需要跟着它的步骤预付款，每个GPU额度35美刀，预付款后回复这封邮件，它会在24-48小时内处理。

如果没有Visa或MasterCard，是无法完成预付款的。那么你就只能使用CPU机器。没关系，CPU机器其实很便宜，对于初学者来说，CPU的性能其实也能一定程度上满足需求，而且CPU的价格比GPU要便宜得多。

如果你有Visa或MasterCard的卡，把卡添加到你的付款项然后选择支付即可。比如我要申请2个GPU的配额，那我就付70美刀。下图是通过GPU配额增加申请的结果。

最终通过GPU配额增加申请

一般来说，一张信用卡只能给一个账户激活免费额度。如果有长期GPU需求的其实可以在淘宝上买，用自己的卡去预付款，然后把自己的卡解绑。等额度用完了，就可以买下一个账户了。只用一个显卡的话，相当于用445RMB买到了335美刀的GCP产品，其实还是蛮划算的。

GCP创建虚拟机

GCP的机器和Azure的机器一样，都是按照核芯来卖。实际上2个核芯才能算是一个完整的显卡。

淘宝GPU机器

淘宝上出租GPU机器用于ML和DL的并没有特别多家，他们的机器时常是处于缺货的状态。显卡是你需要什么显卡、要几个显卡就给你插多少在机器上。价格相比BAT的云服务低了很多，性能高了不少。然而相比Azure的免费、GCP的半免费来算，还是比较贵的。一个小时几块钱，一个月低配的几百，高配的上千。
（淘宝的链接就不用给了吧……）

如果没有什么更好的选择，淘宝上租赁GPU机器也未尝不是一个好办法。不过由于灵活性的问题，淘宝上的GPU机器应该更适合于已经完成小规模测试，需要跑大规模数据的那种情况。可以把这个GPU机器的价值最大化。

淘宝搜索GPU租用

短期租赁淘宝GPU机器并不划算， 这种机器比较适合长时间大规模数据的运行。

美团云

最好的要放在最后，这是一个定律。不得不说，在我尝试过的这几种方案中，美团云的服务是最好的。并不是有意给美团云打广告，我也没有领5毛（每条1元，括号内删除）。但美团云无论在价格还是配置上都能完全碾压前面几种方案。

美团云对于ML、DL的开发者来说，有两种产品可以使用。
1. GPU主机
2. 深度学习平台

这两者其实都很好理解，GPU主机就是带GPU的VM。而深度学习平台则是把你的代码、模型、数据集等放到云端去跑。实际上也有一些其他平台推出了这样的服务，但最关键的一点是，美团云的深度学习平台现在是免费的！我也不知道这个免费会持续多久，但即使开始收费，相信价格也会远低于其他平台，因为GPU主机就是一个例子。而且这个深度学习平台不用申请，没有前置需求。

目前的GPU主机是M60核心，在美团云的两个数据中心都有。与Azure、GCP一样都是按照核心卖的，因此单精度性能只有4T多。一颗核心的价格是1.16RMB/时（刚刚计算的）。美团云的机器也是经常性的缺货。用完了一定要删除机器，否则会继续扣费！可以保留镜像备份下次用。关于使用美团云，网上有一些教程，大家可以上网查一下

美团云创建GPU云主机

深度学习平台是使用P40，每个单独的节点最多能使用4张显卡，最多能使用4个节点，但总量最多可以在一个任务里使用8张显卡。每张显卡都是完整的P40，有12T单精度和24G显存，可以胜任几乎全部的任务。平台支持Tensorflow和Caffe。使用这个深度学习平台的方法还是稍微有些复杂的。

有些亲可能觉得麻烦就懒得用了，实际上这个是绝对值得使用的。在官方的文档中，列举了详细的使用方法和例程，各位亲一定要仔细看。因为之前我需要使用pandas，而官方镜像没有，我自己折腾了半天，最后发现可以自己配置镜像。所有碰到问题一定要仔细看文档。

关于使用hdfs的文件，官方给出的是一语带过的用gfile模块。关于gfile的使用在百度上是搜不到的，TF官方给出的资料有的地方也有问题，很容易误解，Google可以搜到使用范例。我也给出一条加载文件的替换代码。

f=open('record5.csv')   #使用自带的open读入数据
df=pd.read_csv(f)     #读入数据

#以上替换为

f=tf.gfile.FastGFile(FLAGS.data_dir, "r")   #使用gfile无阻塞读入数据
df=pd.read_csv(f)     #读入数据
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具体的使用方法就请各位看官方教程和文档以及自己摸索吧。可能一开始运行会失败很多很多次，各位可以查看log输出来定位问题所在。

总结

在看了这四种方法后，相信大家也已经有了一些自己的想法，但我还是来做一个总结吧，从各个方面来对这四个方法进行评分。

评价分析图

看了以上内容相信大家都有所了解啦，希望能帮到大家！