# 白嫖 GPU 服务器

不用说，白嫖 GPU 服务器指定是 Google 的 colab 了，实际上这两天试用了一下这个 colab 服务器，感受：方便，界面友好，用起来整体很舒服；但是 GPU 有点古老了，另外限制比较多，比如 12 小时断一次等。

# 感受

# 代码运行方面

python 代码运行和 linux 命令行集一体的 notebook 让人感觉用起来很舒服，可以很方便地执行安装命令，并且自带 pytorch 等一堆相关环境，但这也是限制的地方，可能会有存在版本不匹配的库，因此需要手动升级一下，而且好像每次重新进入，都需要重新升级一遍吧，这里我也是刚使用还没有遇到，并且网上有相关的永久升级的方法；

# 数据集方面

数据集可以直接连接至 GoogleDrive，所以代码和数据集直接放到 GoogleDrive 上就可以直接用命令行调用执行了，记得更改一下相对路径什么的；

# 速度方面

下面展示一下白嫖和会员对应提供的 GPU 等资源详情和价格，

参考：Colab Pro＋每月 50 刀的会员值不值？有人做了个开箱测评_腾讯新闻 (qq.com)

官方购买界面（可以在里面看一下相关介绍和注意事项）：Google Colab

简单总结一下就是，

免费的就只能用老古董 K80，

9.9 刀，Pro 用户可以使用 T4 和 P100 GPU，还可以优先使用 TPU；

49.9 刀，Pro + 用户还可以选用一个 V100 GPU（运行时提供了 53GB 的 RAM 和 8 个 CPU 核）或者是选用两个并发 P100 GPU（13GB RAM 和 2 个 CPU，可能是免费版对应的配置）

简单说明对应的性能对比：

P100 对比 1080ti （就这就这？）

参考：Colab Pro 值得花 9.9$/mon 订阅吗？来看这篇完整评测 - 知乎 (zhihu.com)

preview

V100 对比 2080Ti （还阔以哈～）

参考：TF GPU 基准测试：2080 Ti vs V100 vs 1080 Ti vs Titan V - 知乎 (zhihu.com)

简单总结，如此看来升级 pro + 还是挺香的，但是要 50 美刀左右，有点小贵，看样子穷人（指本人）注定没法得到好的资源 QWQ。。。

尽管如此，还是简单地介绍如何上手吧，毕竟自己也简单尝试了一下

# 简单上手

怎么说呢，这一部分网上可能有很多教程，也比较容易理解，也可以结合个人上面所写的使用感受进行理解。Good Luck！

个人 colab notebook：Test_env.ipynb - Colaboratory (google.com)（本来是把教程结合写在里面的，不过外面可能没有访问权限，尴尬。）