本文将探讨购买海外GPU算力的必要性，并具体讨论其优势。您需要20分钟阅读完
本文60%由AIGC生成，包括图片，有ChatGPT +DALL-E 的图文AI混排
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抢GPU比抢啤酒还难？GCP海外谷歌云Nvidia T4 GPU给你拯救
随着 ChatGPT 的普及，人们开始讨论 GPU 的需求问题。
我看到了一个晶泰科技的用户案例
https://cloud.google.com/customers/xtalpi/?hl=zh-cn
提到他们可以在GCP上以很低的成本运行高达万张GPU的任务，让我很感兴趣。我仔细阅读了文章并查看了GCP的官方报价，发现这确实很有趣。
从 GCP 网站的公开价格看，部分 GPU 资源价格十分优惠。比如抢占型 Nvidia T4 每小时只需 $0.11 美元（美国区），甚至有的 region 价格更低。除了 GPU，CPU 机型价格也很低。比如 SPOT T2D 只需要 $0.006/核/小时 （1c/4GB 价格，不是 vCPU，是完整的核，t2d 默认关闭超线程）。除了价格，另外一个关键因素是数量。案例里提到和其他供应商不同，GCP 可以提供超过 1 万张的抢占型 GPU 卡。此外，这种优惠的公开价格对小客户非常友好。一张卡也可以批发。
从 GCP 的价格和数量优势来看，使用 GCP 的 GPU 和虚拟机实例是一个非常值得考虑的选择。除了价格优势之外，GCP 还提供了高速网络连接和成本效益高的计算选项，例如 Spot VMs，可以将成本降低高达 10%。此外，GCP 还提供默认加密功能，确保多云架构的数据安全。
使用 GCP 的 GPU 和虚拟机实例可以帮助我们更快地完成计算任务，降低计算成本，提高工作效率。这对于制药企业来说尤其重要，因为它们需要大量的计算资源来进行新药研发。在使用 GCP 平台时，我们可以根据自己的需求选择不同的功能和服务，从而更好地实现我们的目标。因此，如果您需要充足而合规的 GPU 算力，GCP 是一个值得考虑的选择。
下面雨生讲讲为什么AI算力需求暴涨
ChatGPT火了之后，服务器资源需求就激增了。现在的深度学习和自然语言处理技术越来越发达，ChatGPT和背后的OpenAI也因此变得越来越受欢迎。但是，这些技术所需要的算力也越来越大，尤其是在使用大规模模型时。
ChatGPT所采用的Transform算法架构需要大量的GPU，如果没有上万张显卡，你根本无法使用。如何成功抢购一万张GPU卡是一个非常棘手的问题，特别是在国内。因为很难购买到合适且符合规定的GPU芯片，即使有也很难申请到，因为它们都被国内大厂为自己算大型模型所预留了。
GPU算力需求量越来越大
对于许多个人和企业来说，GPU算力的需求对于数据分析和深度学习等领域的应用至关重要。高性能GPU卡在如今的数字世界中需求量越来越大。GPU卡已成为许多科学和工程领域中必不可少的工具，如人工智能、深度学习和数据科学。
然而，由于GPU卡的供应短缺，购买GPU卡变得异常困难。尤其是在最近的一次抢购中，很多人都失望地发现，他们竞标的GPU卡已经被其他人抢购走了。
但这样会搞的很笨重，很难满足业务敏捷的要求。所以您应该优先考虑云。
公司应该考虑购买物理 GPU 吗？
虽然这些GPU可以在短时间内为公司带来巨大的计算能力，但巨大的采购成本也可能对公司的财务状况造成严重影响。因此，企业可能需要考虑其他替代方案，例如租用 GPU 或使用云计算服务来满足计算需求。
当然，这些备选方案还需要进行充分的成本效益分析，以确定最佳的商业决策，毕竟数千万至数十亿美元的投入仍需认真对待。
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结论
总之，企业在考虑是否购买这么多GPU时需要谨慎。虽然这些GPU可以在短时间内为公司带来巨大的计算能力，但巨大的采购成本也可能对公司的财务状况造成严重影响。
因此，企业可能需要考虑其他替代方案，例如租用 GPU 或使用云计算服务来满足计算需求。当然，这些备选方案还需要进行充分的成本效益分析，以确定最佳的商业决策，毕竟数千万至数十亿美元的投入仍需认真对待。
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