9月2日凌晨,游戏玩家们和AI科研工作者们,手拉手看完了一场老黄厨艺表演秀。

3080是刀具后面拿出来的,3090是烤箱下面端上来的,对于新卡的性能和价格,大家表示很满意,尤其是后者。

为了表扬老黄这次牙膏跺得好,朋友圈里“英伟达 YES”飘呀飘,而知乎氛围却有点诡异,最高赞回答居然是“AMD YES"。

英伟达和AMD的竞争关系,大家都知道,前阵子AMD要被英伟达收购的消息,传得沸沸扬扬,但还是被老黄否定了,商业界的骚操作,反正我是不太懂。

这条回答吸引了近5000个赞,更精彩的还在评论里,为了感谢AMD让大家买到了实惠的N卡,大家心怀感恩,手伸向了英伟达。

有人欢喜,自然有人忧,天台望去,长长的队伍,抹着泪。

他们中间,有人好不容易攒够了钱,刚入一块2080,有人趁着最近矿潮,才屯了一卡车20系列,等着大赚一笔,可没想到人生这么南。

然而,更难的是,想卖还卖不出去,一看出价,触目惊心,这是开学大酬宾嘛?!大家纷纷晕倒在了天台。

不过,还是有些良心的买家,愿意收留无家可归的N卡们,2800元收2080,5000元收2080ti。

如果你觉得还是低,那是你不知道有人2080元收2080ti。

总之,这次发布会,让人看了一场热闹,也让大家不禁思考,显卡更新换代如此之快的当下,自己购买到底划不划算?

虽然显卡贵,但对于有长期需求的发烧友来说,当然划算!

可是,对于AI深度学习者来说,显卡使用的需求,往往是短期的,比如写篇论文、完成毕设、参加竞赛,周期性跑一跑模型即可。

毕竟,自己搭建深度学习环境,可不是件容易的事儿,就此稍微掰扯两句。

据我所知,AI深度学习者大部分是学生,而几张显卡就轻松上万了,高昂的成本摆在面前,只能叹息三连。

就算是土豪,不用考虑价格,显卡到手插上,工作站配置起来,也只是迈开了第一步,后面的环境搭建,需要花费的时间和精力,也丝毫不减。

可能有人会说,比起神经网络写些函数神马,几个配置冲突算什么,但是,显卡本身,也会带来一些不方便的地方。

比如,插显卡的台式机,体型大不易移动,不如笔记本便携,除了占用空间,运行时还会产生高温和噪音。

面对这些不便,比起自己买,直接租用倒是划算多了,只要登录云平台,有网的地方,就能跑模型。

的确,最近几年,国内出现了一批显卡租用的云平台,但质量参差不齐,大家使用得小心翼翼。

那对于一个用得放心、体验友好的云平台,应该是啥样呢?

我觉得,首先,价格必须亲民,计费方式多样化,用得越多越便宜。

其次,够专业,熟悉AI开发的每个环节,预装了主流AI框架,并内置大量数据集,炼丹容易上手。

然后,平台性能强一些,稳定又快,即便有些小问题,也能及时找到客服解决。

比如,极链AI云,致力于为大家打造性价比极高的一站式深度学习环境,极便宜&极好用。

文中截图来源:知乎、闲鱼,如侵删。

来源 | 极链AI云(性价比最高的共享算力平台,首次注册可获免费100小时GPU使用时长!官网地址:https://cloud.videojj.com/)

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