機器學習——購買雲服務

深大碼畜，寫論文中。搞一波機器學習，發現內存不夠了。重新考慮一下購買伺服器的問題。感謝實驗室@鍾老師的支持。

騰訊雲和阿里雲

騰訊雲在騰訊爸爸的大力支持下發展很快，優惠活動也很多。一般相同配置，會相差50 - 100左右。

但是阿里具有：

• 龐大的國內鏡像
• 完善的社區文檔
• 較少的配置坑
• 好用的控制台監控

因此我覺得還是選阿里爸爸比較靠譜。

數加與彈性計算

阿里雲旗下的雲服務有很多，比較適合機器學習的有數加平台（專用）和彈性計算（雲伺服器）ECS。

數加在小型學術研究和商業化上很方便：

• GPU加速
• 可視化演算法
• 演算法組件豐富

因為這次的論文設計的技術內容比較多，數加滿足不了定製化的要求，還是使用雲服務ECS了。

付費方式

毫無疑問，包年包月最靠譜了

地域

這裡需要考慮的有三點內容：

• 有沒有想用的快照（只能在同一地域使用）
• 有沒有想要分散式計算的伺服器（內網速度）
• 需要下載的國外資源有多大規模（可以直接買海外節點）

其實這裡最好買美國西部的，但是感覺略微不合算。而且我的快照在華東地區...

存儲

一般來說40G足夠：

• 10G給環境（包括系統、python包）
• 20G給數據
• 20G留著用

不夠再掛載咯。

網路

專有網路沒差的，但是帶寬賊雞貴。機器學習又數據IO密集型，有些難受。一個月1M帶寬大約30塊吧，但是感覺還是要2M的。

操作系統

價格上沒有差別，但是Ubuntu好用咯。

購買量

一買買一年啊，超划算的，我個人都是按年買的。

實例

這裡被坑的最多：

• CPU入門2核
• 內存入門8G
• GPU M40最好有，沒有的話要慢3-10倍

不然有些框架、或者數據集你都要重新切片，不然load不進去。

價格

明星土豪版

整個實驗室一起用，大項目那種。愛我你怕了嗎？

高端可用版

感覺其實夠一般的學術研究了~

尊享個人版

個人用稍微有丟丟貴啊。不過最近有搞活動，一年才要2500+。感覺從長遠考慮這個挺棒的。

勉勉強強很難受的湊活著用版

還是要切片數據啊，內存才4G。不過也比我現在的配置強了~騰訊爸爸經常教育我們要正視資源不足應該是這個道理吧。

開發票

阿里雲的發票管理挺完善的，一直覺得很方便。以前報銷走流程也很順利。郵寄也很快，之前提了申請，很快就到了。還可以選擇以前的伺服器開發票（逃

不過其實很GG的是，自2014年12月1日起默認每個雲賬號只能設置1個有效的發票信息，還不能隨便修改。比如說我現在的發票抬頭是XX大學，要改成XX大學XX學院就很麻煩了（要郵寄以前開的發票回去）。

不過我們可以使用別的賬號開發票啊（逃

結束

以上就是我的購物車，好好工作爭取年底能自己清空（逃