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| 厂商 | VCPU | 内存 | 硬盘 | 显卡 | 显存 | 带宽 | 流量 | 价格 | 购买 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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12 vCPU | 30 G | 250 G | RTX2080ti | 11 G | 100M | 不限 |
0.76元/时 440元/月 |
购买 | |
| AutoDL | 12vCPU | 40 G | 80 G | RTX2080ti | 11 G | / | / |
0.88元/时 507元/月 |
购买 | |
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8 vCPU | 14 G | 220 G | RTX2080ti | 11 G | / | / |
1元/时 598元/月 |
购买 | |
| 小牛云 | 8 vCPU | 14 G | 200 G | RTX2080ti | 11 G | / | / |
1.2元/时 717元/月 |
购买 | |
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6 vCPU | 30 G | 400 G | RTX2080ti | 11 G | / | / |
1.41元/时 |
购买 | |
由于2080ti云主机可以按需使用，因此可以大大降低成本，比传统的GPU服务器更具成本效益，尤其是对于中小型企业或个人用户更具有优势。
2080ti显卡云主机可以避免因多个用户在同一物理服务器上使用而导致的性能瓶颈，也可以通过扩展性能来满足不断增长的需求。
2080ti算力云主机采取各种措施保证用户的数据安全，例如访问控制、防火墙、漏洞扫描和安全审计等措施，以防止数据泄露、篡改和丢失等风险。
2080ti显卡云主机上的资源可以根据需求动态分配，你可以根据实际业务需求进行灵活调整，无需投资购买显卡等硬件设备。
2080ti显卡云主机采用专业显卡，可以高效的执行图形渲染和处理算法，实时生成复杂而逼真的图像。在虚拟现实、动画制作、视觉效果等领域能够提供出色的性能和用户体验。
2080ti显卡云主机可以处理大规模的数据，广泛应用于深度学习和人工智能领域。通过GPU加速，可以显著缩短深度学习模型的训练时间，提高算法的收敛速度和准确性。
2080ti云主机服务器常见问题汇总
首先需要找到系统盘的空间被哪个目录占用了。如果不清楚什么是系统盘，请参考帮助文档使用source ~/.bashrc可以查看系统盘和数据的使用情况。
首先使用nvidia-smi命令检查GPU的使用情况
算力云平台分配GPU、CPU、内存的机制为：按租用的GPU数量成比例分配CPU和内存，算力市场显示的CPU和内存均为每GPU分配的CPU和内存，如果租用两块GPU，那么CPU和内存就x2。此外GPU非共享，每个实例对GPU是独占的。
只看官方算力大小不完全能体现出不同GPU的差异和好坏，比如显存带宽对最终耗时也会产生较大影响
由于独享IP和带宽的价格昂贵，为了减少您使用实例的成本和更加弹性的使用体验，AnyGpu采用同地区的实例共享带宽方案，不对实例的网络带宽和流量进行单独计费。一个地区的带宽约为1~2Gbps，上下行带宽相等
