中科云达：AI开发应该选择本地GPU还是云端服务器？

在AI开发过程中，应该选择本地GPU系统还是云端？这就像是选择买房还是租房一样。租房所需的前期资金较少，现收现付，家用电器和房屋维护的工作全部由业主负责。而租房者则去留相对自由，只要符合合同条款规定，就能相对自由地选择何时离开。租赁云端GPU与租赁房屋类似，有着相同的优势：资金门槛低；由云服务供应商提供支持；并且相对自由，能够快速地向上或向下扩展不同规模的计算集群。而买房则相对的是一种一次性的、成本固定的投资——一旦你购买了一处房产，你想呆多久就呆多久。而且业主对于房子拥有完全的主权，没有租赁协议的限制，业主想怎么用就怎么用，即便是邀请几个亲朋好友来住一段时间，也是可以的。这和投资本地GPU的理由是一样的：只要是在硬件设备的可处理范围内，用户可以在一套本地化系统上想用多久就用多久，想运行几个项目就运行几个项目。而且还可以自由地尝试不同方法，使其变得更容易迭代，而无需考虑成本问题。而且，对于诸如财务信息或医疗记录等敏感数据来说，把所有这些数据内容保护在企业机构的防火墙之内是十分有必要的。根据当前的用例和所涉及的数据类型，开发人员可以选择在桌面系统、本地数据中心或是在云端构建他们的AI工具。而在整个开发过程中——在从**初的实验到大规模应用，他们很有可能会因为在不同的时间点有不同需求，而从一个环境迁移到另一个环境中。云端GPU应用云端GPU可被用于多种任务中，如训练多语言AI语音引擎、检测糖尿病导致失明的早期迹象，以及开发媒体压缩技术。借助于云端GPU，创业公司、学者和创作者们可以快速开始工作，探索新的想法和实验，而无需长期关注于特定规模或配置的GPU。用户可以通过所有主流云平台访问NVIDIA数据中心GPU，包括：阿里云, AWS, 谷歌云, IBM Cloud, Microsoft Azure 和Or**e Cloud Infrastructure。