GPU服务器免费使用汇总——国内+国外!

TensorFlow-v2.15

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

使用免费GPU服务器的必要性在于其显著降低深度学习、科学计算等高算力任务的门槛,帮助个人开发者、学生及初创企业节省硬件成本 。

目录

一、主流免费GPU平台推荐

二、云厂商免费试用资源

三、国外资源免费GPU平台推荐

三、使用建议与注意事项

四、总结


一、主流免费GPU平台推荐

  1. 九天·毕昇平台

    • 特点:中国移动推出的AI算力平台,注册即送1000-3000算力豆,可免费使用V100显卡(显存32GB)、支持Jupyter/VSCode开发环境,终端有root权限,适合深度学习训练

    • 限制:算力豆有效期较短,需注意资源消耗;维护较频繁。

    • 网址:https://jiutian.10086.cn/

    • 使用教程:https://blog.youkuaiyun.com/qq1198768105/article/details/126637157

  2. 阿里天池实验室

    • 特点:阿里云旗下平台,提供60小时免费GPU时长(V100/P100/T4显卡),支持Notebook在线调试,适合短期训练和竞赛。

    • 限制:单次最长使用8小时,需合理分配时间。

    • 网址:https://tianchi.aliyun.com/

    • 使用教程:https://blog.youkuaiyun.com/m0_75079597/article/details/138856414

  3. 百度AI Studio

    • 特点:每周提供数十小时免费GPU算力(Tesla V100),适合PaddlePaddle框架用户,内置丰富数据集和教程。

    • 限制:仅支持百度自研框架,无root权限,安装其他框架困难。

    • 网址:https://aistudio.baidu.com/

    • 使用教程:https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/nk39v9kec

  4. OpenI启智社区

    • 特点:集成代码管理与算力资源,提供免费GPU实例(显存16GB+),支持多种深度学习框架,适合学术研究。

    • 网址:https://openi.pcl.ac.cn/

    • 使用教程:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44021274/article/details/131257435

  5. 腾讯云高性能工作空间(Cloud Studio)

    • 特点:每月5万分钟免费时长,配置为T4显卡(16G显存)+8核CPU+32G内存,支持在线VSCode开发,适合AI应用部署。

    • 网址:https://cloudstudio.net/

    • 使用教程:https://blog.youkuaiyun.com/qq_45349888/article/details/144878428


二、云厂商免费试用资源

  1. 华为云ModelArts

    • 特点:提供NVIDIA Tesla V100免费实例,支持TensorFlow/PyTorch等框架,适合AI模型训练与部署。

    • 限制:需完成企业认证,试用期资源有限。

    • 使用教程:https://www.cnblogs.com/minskiter/p/14738742.html

  2. 阿里云PAI-DSW

    • 特点:三个月免费试用期,支持JupyterLab环境,集成主流框架(如PyTorch、TensorFlow)。

    • 限制:需关闭实例以节省资源,显存通常为16GB。

    • 使用教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/652517173

  3. 腾讯云GPU服务器试用

    • 特点:新用户可申请免费试用GPU实例(如Tesla T4),适合短期项目测试。

    • 使用教程:https://blog.youkuaiyun.com/qq_45349888/article/details/144878428


三、国外资源免费GPU平台推荐

  1. kaggle

    • 特点:Kaggle Notebook的CPU内存升级至29GB,每周免费30小时GPU时长,单次训练最长12小时,超时自动终止。

    • 限制:需要科学上网。

    • 使用教程:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42426841/article/details/143591586

  2. google colab

    • 特点:动态分配NVIDIA T4、P100、V100等显卡,显存通常为15-16GB,支持CUDA加速 ,免费用户单次最长使用12小时,空闲超时30分钟自动断开;升级Pro版可延长至24小时。

    • 限制:科学上网。

    • 使用教程:https://blog.youkuaiyun.com/Thebest_jack/article/details/124546083


三、使用建议与注意事项

  1. 优先选择场景

    • 短期实验/竞赛:阿里天池、Kaggle、google colab。

    • 长期学习/研究:九天·毕昇、OpenI启智社区(资源可持续申请)。

    • 框架限制:百度AI Studio仅支持PaddlePaddle,其他平台框架更灵活。

  2. 资源优化技巧

    • 及时关闭闲置实例,避免算力浪费。

    • 使用数据压缩和混合精度训练减少显存占用。

  3. 替代方案

    • 付费平台低门槛选项:如AutoDL(按量计费低至0.2元/小时)、趋动云(注册送代金券)。


四、总结

国内免费GPU资源主要集中在云计算大厂(阿里、腾讯、华为)和垂直AI社区(九天·毕昇、OpenI)。对于学生和研究者,推荐九天·毕昇阿里天池,兼顾算力与灵活性;企业用户可关注云厂商的试用活动。若需长期稳定资源,可结合免费额度与付费平台的低成本方案。

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### 免费 GPU 资源概述 对于希望获取免费 GPU 资源的研究人员和开发者来说,有多种途径可以选择。以下是几个常见的在线 GPU 服务平台及其特点: #### 阿里云天池实验室 阿里云提供了名为天池实验室的服务,允许用户申请免费GPU 计算资源[^3]。该服务特别适合于机器学习和深度学习项目的小规模实验需求。通过简单的注册流程即可获得一定量的免费计算时长。 #### Google Colab Pro+ Google Colab 是另一个广受欢迎的选择,尤其是其付费版本 Colab Pro 和 Pro+ 提供增强版 GPU 支持(如 Tesla T4 或更高型号)。尽管基础版 Colab 的 GPU 使用存在随机性和时间限制,但对于初学者而言已经足够完成许多基本任务[^2]。 #### Kaggle Kernels Kaggle 平台不仅是一个数据科学竞赛网站,还提供了一个集成开发环境 (Kernel),其中包含了免费使用的 NVIDIA P100 GPUs。这对于参与比赛或者处理中小型数据分析非常有用。 #### 腾讯云 IDE 开发者工具 腾讯云同样推出了面向个人用户的免费 GPU 方案,在线编程环境中集成了高性能 Tesla T4 显卡,并给予每月总计达一万分钟(约等于一百六十六小时四十分钟)的免费用途额度[^5]。此方案非常适合轻量化推理应用场景下的模型测试与验证工作。 #### AWS Deep Learning AMIs & Spot Instances 亚马逊网络服务(AWS)虽未直接推出完全零收费政策,但它利用竞价型实例(Spot Instance)机制降低了成本开销风险;当市场价格低于设定阈值时即启动虚拟机执行作业直至中断为止。这种方式尤其适用于那些能容忍偶尔中断的任务类型[^1]。 #### Microsoft Azure Free Tier 微软Azure也为新用户提供了一定量的试用期信用积分用来探索包括但不限于GPU在内的多项云计算功能。 综上所述,上述提到的各种平台均能在不同程度满足人们对免费或低成本GPU的需求,具体选择哪一家取决于实际用途和个人偏好等因素考量之后再做决定。 ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 以上代码片段可用于检测当前环境中可用的物理 GPU 设备数量及状态。
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