深度学习 (DL)已成为人工智能 (AI) 的一个关键子领域，影响着自然语言处理和计算机视觉等多个领域。深度学习模型依赖大量硬件资源进行高效计算，尤其是在对大量数据集进行大规模模型训练时。GPU 因其并行处理能力而成为训练这些模型的必备工具。然而，对于研究人员和组织来说，主要挑战在于是否购买专用 GPU 服务器或租用基于云的 GPU 计算资源来运行复杂的深度学习算法。

我们将通过比较专用 GPU 服务器的财务和运营成本与利用基于 GPU 云计算服务相关的成本来评估成本影响。

在深入进行成本比较之前，您必须充分了解项目的具体需求。首先，考虑模型的复杂性；它们从轻量级到高度复杂。同样，衡量数据集的规模，其规模可能适中，也可能巨大。

此外，训练课程的规律性可以从零星到频繁迭代不等。这些因素会影响所需 GPU 的类型和容量，并在确定整个项目的预算方面发挥关键作用。下面，我们在三个主要类别中比较专用本地计算与云计算的成本。

一、 初期投资和维护成本

1、裸金属服务器

硬件：深度学习需要强大的硬件，尤其是用于并行处理的图形处理单元 (GPU)。高端 GPU 服务器可能成本很高，需要额外的 CPU、内存和存储成本。例如，建议使用 DGX A100

成本约20万美元。

此类系统的成本不仅反映了高端 GPU 的包含，还反映了大量 CPU、内存和存储资源。例如，DGX A100 具有 1TB 的系统内存和 15TB 的 Gen4 NVMe 内部存储。

基础设施：考虑冷却系统和专用电路，这会增加数千美元的初始成本。高性能 GPU 会产生大量热量，需要有效的冷却解决方案才能高效运行。先进的冷却系统（无论是风冷还是液冷）都是必不可少的，并且会大大增加初始安装成本。

维护：服务器需要定期维护，包括清洁、硬件刷新和软件更新，这些维护可能非常耗时，并且需要 IT 专业知识。这些维护任务对于确保服务器的最佳性能和使用寿命至关重要。

总拥有成本 (TCO)：计算服务器生命周期内的硬件、基础设施、维护、电力、冷却和空间成本，以获得完整的信息。

2、云计算

无前期成本：云的即用即付模式消除了最初的硬件和基础设施负担，这使其对于短期项目或资源需求波动的项目具有吸引力。

这对于短期项目或资源需求波动的项目尤其有吸引力，因为它允许公司根据当前需求增加或减少资源，而无需承担长期开支。

可变成本：用户根据资源使用情况付费，包括 GPU 类型、内存大小和计算小时数。虽然成本最低为每小时几美分，但大量培训可能会增加成本。

维护成本低：云模式还将部分维护和管理负担转移给云服务提供商，包括定期更新和系统维护。这可以进一步减少对内部 IT 专业知识的需求，并允许组织将更多精力放在核心业务领域，而不是 IT 基础设施管理上。

虽然这些都很棒，但在选择云提供商时还需要考虑其他技术因素。以下是其中一些：

虚拟化：云提供商通常采用服务器虚拟化来最大限度地提高物理硬件的效率。该技术允许多台虚拟机 (VM) 在一台物理服务器上运行，每台虚拟机都是独立的，并运行自己的操作系统和应用程序。

但是，这种共享资源模型可能会影响性能，尤其是与使用专用服务器相比。虚拟化环境可能会因“吵闹邻居”效应而出现性能不稳定的情况，即同一物理服务器上的其他虚拟机会消耗不成比例的资源（CPU 周期、内存、磁盘 I/O、网络带宽），从而影响相邻虚拟机的性能。

了解提供商虚拟化技术的具体细节以及他们如何管理资源分配至关重要。提供商通常提供不同类型的云服务模型，例如公共云、私有云和混合云，每种模型的资源隔离、性能和成本级别各不相同。

例如，一些云提供商可能会使用 VMware 或 Hyper-V 等技术进行虚拟化，这些技术包括旨在最大程度减少资源争用影响的功能。其他提供商可能会在公共云中为性能敏感型应用程序提供专用实例或物理隔离的硬件。了解这些详细信息可以帮助用户根据其性能要求和预算限制选择正确的服务类型。

网络：在云计算环境中，特别是用于训练深度学习模型等数据密集型任务的环境中，互联网连接的速度和可靠性是可显著影响这些过程的有效性和效率的关键因素。

互联网速度慢或不稳定会导致数据传输延迟，从而延长模型的训练时间，尤其是在处理大型数据集时。这是因为深度学习通常需要在云端传输大量数据。如果无法快速上传、访问或下载数据，则可能会阻碍整个训练过程。

高带宽互联网连接对于缓解这些问题至关重要。对于那些严重依赖云服务进行数据处理和机器学习任务的企业来说，投资强大的互联网连接甚至专线对于最大限度地提高运营效率和模型性能至关重要。

对强大互联网连接的依赖凸显了在部署基于云的人工智能和数据分析系统时需要仔细规划网络基础设施，尤其是对于需要实时处理或大规模数据分析的应用程序。

二、可扩展性和灵活性

1、裸金属服务器

扩展：扩展硬件服务器可能是一个繁琐且昂贵的过程。添加额外的硬件需要仔细规划、集成和配置。添加额外的硬件并不像看起来那么简单——它需要大量的规划、集成和配置。

规划：扩展服务器容量通常需要评估当前和未来的需求，以确保新硬件能够充分满足预计的需求。此规划阶段可能包括对电力需求、空间、冷却能力和预算分配的评估。

集成：在现有系统中添加新硬件时，必须考虑与现有组件的兼容性。这可能涉及固件更新，确保新硬件与现有操作系统和应用程序兼容，有时甚至还要更改网络配置。

配置：新硬件安装完成后，必须进行正确配置。这包括设置系统参数、网络设置以及安装或更新软件。配置通常还需要进行大量测试，以确保新硬件与现有系统顺利集成，不会造成中断。

缩小规模：缩小闲置硬件的规模会成为一项财务负担。缩小服务器规模通常需要亏本出售组件。缩小服务器硬件规模不仅仅是一项后勤挑战，还涉及可能影响组织技术预算的财务考虑。

折旧：服务器等硬件组件通常会随时间而贬值。技术进步日新月异，旧型号很快就会过时或不再受欢迎，从而大幅降低其市场价值。

转售市场：二手 IT 设备市场波动很大。供需、新技术的发布以及设备状况等因素在决定转售价值方面都发挥着关键作用。通常，公司可以预期以比原始购买价高出很多的价格出售二手硬件。

物流和成本：退役、准备和销售旧硬件的过程也会产生成本。这包括安全移除和准备待售设备所涉及的劳动力，以及与存储和运输相关的潜在成本。

环境考虑：公司还必须考虑处理旧硬件对环境的影响。适当的处理可能需要回收或翻新，这可能会进一步增加成本，但这对于最大限度地减少环境影响至关重要。

有限的资源池：服务器上有限的硬件选项会限制其能够有效处理的深度学习项目类型。扩展功能需要彻底改造硬件。

2、云计算

动态扩展：云计算的这一功能允许用户根据项目的当前需求调整 GPU、内存和存储等计算资源。扩展通常可以通过云平台上的简单用户界面进行管理。此功能可确保资源不被浪费，因为用户可以在需求低迷期间缩减规模，在高峰期扩大规模，从而优化成本和效率。

弹性：云计算提供了访问大量资源的能力，这对于按需处理更大或更复杂的计算任务至关重要。这对于可能具有不断变化的需求的研发项目尤其有益。弹性确保项目可以适当扩展，而无需在物理基础设施上进行前期投资。

硬件灵活性：云允许用户选择最适合其项目要求的特定类型的硬件。例如，某些深度学习任务可能从具有高带宽内存的 GPU 中受益更多，例如配备 NVIDIA Tensor Cores 的 GPU，而其他任务可能需要更多的原始处理能力或特定类型的 CPU。这种灵活性有助于优化性能和成本，因为用户可以根据应用程序的需求定制硬件，而不会被锁定在一种配置中。

三、性能和效率

1、裸金属服务器

硬件选择：组织可以完全控制硬件选择，这对于本地服务器来说是一个显著的优势。他们可以选择特定的 GPU、平衡内存带宽并优化存储性能，以最大限度地提高特定任务的效率。这种定制可以带来更适合特定深度学习操作的高效系统。

潜在的过时性： GPU 技术的快速发展可能会使服务器过时。GPU 技术的创新步伐很快，NVIDIA 和 AMD 等主要制造商经常发布新型号，在处理能力、能源效率和功能（如增强的 AI 驱动功能）方面提供显着改进。每一代 GPU 都会带来显着的性能增强，这可能会使以前的型号效率降低或不适合尖端应用程序。

2、云计算：

尖端硬件：云提供商通常会维护最新的硬件配置，并频繁更新其 GPU 产品。这种设置可确保用户能够使用最先进的硬件，而无需持续投资新技术。这对于部署需要最新计算能力的最先进的深度学习模型尤其有益。

优化的软件堆栈：许多云提供商使用最新版本的深度学习框架和库（例如 TensorFlow、PyTorch 和 cuDNN）来优化其环境。这种优化旨在最大限度地提高可用硬件的性能，提高效率并可能减少配置和维护所需的时间和精力。

共享资源：虽然云计算提供了可扩展性和对顶级硬件的访问，但由于资源的共享性质，性能可能会波动。了解云提供商的资源分配政策（专用实例与共享实例）的细节至关重要。此外，诸如竞价实例之类的节省成本的选项可能会带来经济效益，但它们也存在中断的风险，这可能会影响长期运行的深度学习任务。

四、安全和数据隐私

1、裸金属服务器

更好的控制：用户完全控制物理安全措施和数据访问协议。这对于高度敏感的项目或具有严格监管合规要求的项目至关重要。

管理负担：维护强大的安全措施需要持续的努力，包括软件修补、漏洞管理和用户访问控制。

2、云计算

共担责任模式：安全是提供商和用户的共同责任。提供商负责保护其基础设施，而用户负责保护云环境中的数据和配置。

合规性认证：许多云提供商提供与特定行业相关的合规性认证（例如，医疗保健行业的 HIPAA）。这些认证让您在处理敏感数据时高枕无忧。

潜在的供应商锁定：在云提供商之间迁移数据和工作负载可能很复杂，从而导致对供应商锁定的担忧。

对于深度学习基础设施而言，选择服务器还是云计算取决于几个因素。考虑项目在预算、可扩展性、性能要求和安全问题方面的具体需求。

对于前期成本有限且资源需求波动的预算敏感型项目来说，云计算可能是理想的选择。

对于需要完全控制硬件和安全的项目来说，服务器可能是更好的选择。

对于需求不断变化的研究项目，云的可扩展性和弹性具有显著的优势。

五、捷智算平台如何支持深度学习项目？

捷智算平台旨在满足深度学习在效率和成本效益方面的苛刻要求。让我们更深入地了解该平台的特色属性：

1、优化 GPU 利用率：除了提供对稀缺 GPU 资源的访问之外，捷智算平台 还让用户能够利用分布在广泛的全球网络中的以前未开发的计算资源。这意味着当您租用 GPU 小时时，您可以依靠距离您较近的硬件，从而消除延迟并增强网络响应能力。

2、灵活的定价：考虑到用户对机器学习的多样化需求，我们提供具有竞争力且灵活的定价策略。无论您是偶尔涉足机器学习项目的个人研究人员，还是计算需求持续较高的大型企业，定价模型都是量身定制的，以确保根据您的消费量收费。

3、支持领先的深度学习框架：捷智算平台 紧跟深度学习趋势，并与以下流行框架兼容：TensorFlow，这可确保过渡或集成到您已建立的工作流程尽可能顺利。

4、安全性：在数据泄露日益普遍的时代，我们非常重视数据的完整性和安全性。该平台实施严格的安全协议，确保用户的数据不受攻击。

最终，选择基于 GPU 的云计算还是购买专用深度学习服务器取决于项目的具体需求。购买专用 GPU 可能会产生高昂的成本，但随着项目持续时间的增加，从长远来看，它可能具有成本效益。

六、关于捷智算平台

捷智算是一个面向所有人的更公平的云计算平台。它通过利用闲置数据中心硬件上全球未充分利用的计算来提供对分布式资源的访问。它允许用户在世界上第一个民主化的云平台上部署虚拟机，以最优惠的价格在理想的位置找到最佳资源。

捷智算平台 旨在通过提供更可持续的经济、环境和社会计算模型，并授权企业和个人将未使用的资源货币化，实现公共云的民主化。

我们的平台允许组织和开发人员根据需求进行部署、运行和扩展，而不受集中式云环境的限制。因此，我们通过简化客户对更广泛的高性能计算和边缘分布式资源池的访问，为客户实现了显著的可用性、接近性和成本效益。