白嫖GPU算力

于 2025-04-16 13:07:39 发布
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文章标签： gpu算力
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白嫖google的GPU真是太快乐了
ixobgenw的博客
07-14 2097
文章目录前言一、google colab二、使用步骤1.科学上网，进入谷歌云盘2.查看显卡3.配置环境总结 前言 深度学习的实验总要围绕GPU展开，但苦于算力不够的小伙伴们，可以尝试在和同门抢服务器的同时，白嫖西方资本势力的GPU。 一、google colab Google colab是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。并且可以免费使用Google的GPU （Tesla T4，偷偷查了一下，这玩意好像¥15000+）。 二、使用步骤 1.科学上网
使用百度 Ai Studio GPU算力
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qq_41971768的博客
04-20 1万+
使用百度 Ai Studio GPU算力前言1、选择版本2、下载配置文件3、环境配置4、使用tensorflow-gpu参考资料 前言 继上次找到Google Colab 免费GPU之后，又发现了百度AI studio云平台的GPU算力。 百度的是相当优惠：每日使用gpu就可以获得12小时的算力卡，连续五天还可以额外获得48小时算力卡。 搭载的是 飞桨PaddlePaddle 框架，目前并不支持...
免费白嫖4090算力，冲鸭。。。
最新发布
扉亦般的博客
03-26 167
4090 算力白菜价了吗？推荐一个新的算力平台4090随便用。
【白嫖阿里云gpu服务器】阿里云DSW部署
Zheng113的博客
01-02 3482
白嫖阿里云gpu以及部署dsw
免费白嫖GPU算力，搭建属于自己的DeepSeek-R1
LK1024zzZ的博客
02-04 2864
如今，大模型技术飞速发展、快速普及，吸引众多开发者投身其中，学习与探索大模型的开发者数量急剧增长。Cloud Studio 提供了一个强大的平台，支持快速创建 GPU 加速的开发环境，尤其适合进行深度学习和 AI 相关的任务。下文将详细介绍如何用 Cloud Studio 在云端创建 GPU 服务器，搭载 DeepSeek-R1 模型，并通过 Web 端访问，带你开启高效AI模型之旅。免费GPU资源和的机器。
发现一个可以白嫖GPU的平台
hjx_dou的专栏
05-29 391
驱动云注册有100点的算力点，目前最便宜的机器大概是0.49算力点每小时，安装个sd或者简单学习训练数据的话，应该能用挺久的。官方也有很多镜像，能直接复用，感兴趣的可以注册了以后看看。
纯福利 ｜ 手把手教你如何白嫖免费的GPU资源（一）
无界生长的博客
04-18 3314
Google Colab 由互联网慈善家 Google 提供，是 Google Research 团队开发的产品，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码，尤其适合机器学习、数据分析、教育目的。Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务，用户无需设置，就可直接使用，还能免费使用 GPU/TPU计算资源。本文详细的介绍了如何白嫖 Google Colab 提供的免费GPU资源，AI新手/小白刚入门的时候，可以先试用，等熟悉一段时间再考虑租用云平台实例。
没有算力？我发现一个白PIAO 4090 GPU的机会
eranly123的博客
08-01 1506
一个白嫖英伟达4090 GPU的机会
分享我使用的一些白嫖GPU的平台
SeaHI - robot 的博客
08-14 2157
推荐我使用过的一些白嫖GPU的计算平台
保姆教程白嫖GPU T4*2！Kaggle实现chatglm微调任务-单机多卡训练测试
05-27
3. **模型配置**：根据ChatGLM的特性，定义模型结构，包括选择合适的层数量、隐藏尺寸、注意力头等参数。由于我们有两个GPU，我们可以设置模型为多GPU训练，通过DataParallel或DistributedDataParallel来实现数据...
【开发者白嫖指南】DeepSeek R1 671B满血版开放30亿tokens算力池！手把手教你在IDE里白嫖AI算力（附避坑实测）
suyuan0829的博客
02-21 310
立即领取开发者资格](https://www.volcengine.com/experience/ark?[《深度评测：满血版大模型在K8s故障排查中的实战表现》](https://www.volcengine.com/experience/ark)[《AI辅助编程：如何用30亿tokens完成全栈项目》](https://www.volcengine.com/experience/ark)| 客服响应时效 | 27分钟（工单系统） | 未响应（72h+） |
GPU算力平台
qq_44325580的博客
03-31 1943
九天 · 毕昇Kaggle平台飞浆BMLAIstudioAutoDl推荐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐CPU核心1 / 21184内存8GB / 32GB16GB12GB32GB32GBGPUV100P100K40V100A100显存32GB16GB10GB32GB80GB收费标准目前免费，需要邀请每周30h免费前50h免费算力卡获取适用情况小中型项目，训练时间较长小项目，训练时间不超过12h练手项目。
白嫖3090，学生党速来薅羊毛！
阿木寺的博客
03-09 166
免费赠送160元算力券！低至0.98元/时的A5000，学生党速来薅羊毛！今天给大家带来一系列重磅消息，依旧是老朋友GpuGeek提供的。官方精心筹备的一系列惊喜激励计划已火热上线，无论是学生党、创作达人，还是镜像高手，都能在一系列的活动里找到自己能够薅的羊毛！当然了，在这波福利里，对学生党的优惠肯定是最！大！的！废话不多说，大家先扫码或者点击【阅读原文】用手机号注册了，再看下文！▲扫码用手机...
获得免费AI算力的机会来啦，需要的宝子看过来！
AI
02-20 455
现在AI那么火，AI=算力+算法+数据，那么如何获取免费的算力呢，敲黑板！重点来啦！本文只有干货！
【阿里云试用计划】免费试用GPU
录求学之迹，留影于凡庸之日，若有益于君，更胜琼瑶。
07-22 2172
随着数据集越来越大，各种深度学习任务如图像、扩散模型、多模态、大模型等对算力的要求也稳步较高、为提高模型性能网络参数也逐步提升，以至于想要体验都不方便，更别提需要训练网络的学生。因此白嫖算力成为一种无奈之举，下面提供一种途径：阿里云试用计划，希望对小伙伴们有帮助。
学习记录——免费GPU平台教程，助力你的AI
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08-02 4103
免费GPU
还在为你的算力不够着急?速来白嫖！
comfly的博客
02-09 953
估计大家和我一下，平时做一些数据训练都会在本地电脑配置，好也是好，但是不知道大家有没有和我一下遇到下面的问题环境配置前期疯狂baidu，bilibili，配置好算你运气不错，更多的是遇到很多报错网上是有解决方案的，奈何按照教程也解决不了配置好之后，下载数据集，wow,好几个G，电脑读取不是一般卡好一点的电脑cpu+gpu一块跑，奈何money不高，小破本愣是搞几天。
阿里云白嫖GPU搭建Stable Diffusion Webui (保姆级教程)
Jo的博客
07-07 3634
使用stable diffusion webui在本地搭建中文的AI绘图模型
gpu算力测试
03-15
<think>好的，用户想了解如何进行GPU算力测试以及相关的工具和方法。首先，我需要回忆一下之前提供的引用内容，看看有没有相关的信息。 引用中提到了几个工具，比如FurMark和gpu_burn。FurMark主要是用来做压力测试的，而gpu_burn可以同时测试多个GPU，打满使用率和显存。另外，麒麟990的测试案例提到了CPU、GPU和AI算力的理论测试，不过实际体验可能有差距。这说明算力测试通常包括理论测试和实际应用测试两部分。 用户的问题可能分为两部分：一是如何测试GPU的算力，二是需要哪些工具和方法。我需要先解释常见的测试指标，比如浮点运算能力（FLOPS）、显存带宽、实际应用性能（如深度学习、图形渲染）等。然后分步骤介绍使用工具的方法，比如FurMark用于稳定性测试，gpu_burn用于多卡压力测试，还有像CUDA-Z、3DMark这样的工具可能也相关。 需要确保提到的工具在引用中有支持。例如，引用[2]和[5]提到了gpu_burn的使用方法，引用[1][4]详细说明了FurMark作为压力测试工具。引用[3]中的麒麟990测试可能涉及SPECviewperf或AI基准测试工具，但具体工具没有提到，可能需要补充常见的行业标准工具如Geekbench、Unigine Heaven等。 另外，用户可能对测试步骤和结果分析感兴趣，比如如何解读测试结果，判断性能是否正常，或者如何优化硬件配置。引用[4]提到通过测试结果优化系统配置和提高硬件寿命，这部分可以作为注意事项或测试后的步骤。 需要区分算力测试和压力测试的不同，算力测试更关注性能指标，而压力测试主要检验稳定性。但有些工具可能同时提供两者的功能，比如gpu_burn在压力测试中也能反映算力情况。 最后，按照用户的要求，生成相关问题，可能涉及工具选择、测试指标、结果分析、应用场景等。</think>### GPU算力测试方法及工具指南 --- #### **一、测试指标说明** GPU算力测试主要关注以下核心指标： 1. **浮点运算能力**（FLOPS）：衡量GPU每秒执行的浮点运算次数，例如单精度（FP32）、双精度（FP64）或混合精度（如Tensor Core的FP16/INT8）[^3]。 2. **显存带宽与容量**：显存速度影响数据传输效率，显存容量决定可处理的数据规模。 3. **实际应用性能**：如深度学习训练/推理速度、图形渲染帧率（FPS）、科学计算效率等。 --- #### **二、常用测试工具及方法** 以下工具可覆盖算力测试与稳定性验证： ##### **1. 理论算力测试** - **CUDA-Z** 用于检测GPU基础参数（CUDA核心数、显存带宽）和实时计算性能，支持单/双精度浮点运算测试。 ```bash # 安装后直接运行即可查看实时算力数据 ``` - **Geekbench** 提供跨平台的GPU OpenCL/Vulkan基准测试，量化GPU在通用计算任务中的表现。 ##### **2. 深度学习性能测试** - **NVIDIA NGC Benchmarks** 包含ResNet、BERT等模型的预配置测试脚本，直接反映AI算力。 ```bash # 示例：运行ResNet-50训练测试 ngc batch run --name "resnet-test" --image "nvidia/pytorch:20.03" --command "python train.py" ``` - **MLPerf** 行业标准AI基准测试套件，涵盖图像分类、目标检测等任务，需按规范配置测试环境。 ##### **3. 压力测试与稳定性验证** - **FurMark** 通过高强度渲染负载测试GPU稳定性，监测温度与功耗是否正常[^1][^4]。 ```bash # 运行后选择“GPU Stress Test”模式，观察是否出现画面卡顿或驱动崩溃 ``` - **gpu_burn** 开源工具，支持多卡并行测试，可打满GPU使用率和显存[^2][^5]。 ```bash # 测试双卡（ID 0和1），持续100秒 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ./gpu_burn 100 ``` ##### **4. 图形渲染性能测试** - **3DMark/Unigine Heaven** 模拟游戏或专业图形场景，测试帧率（FPS）和渲染延迟。 - **SPECviewperf** 针对专业图形设计（如CAD、医学成像）的行业标准测试工具。 --- #### **三、测试步骤建议** 1. **基础参数检查** 使用`nvidia-smi`或CUDA-Z确认GPU型号、驱动版本、CUDA支持状态。 2. **理论算力测试** 运行CUDA-Z或Geekbench获取基准数据，对比官方规格。 3. **实际场景验证** 根据应用场景选择MLPerf（AI）、3DMark（图形）等工具。 4. **稳定性压力测试** 使用FurMark或gpu_burn持续运行20-30分钟，确保无降频或报错。 --- #### **四、注意事项** - **温度监控**：使用GPU-Z或HWMonitor实时监测温度，避免过热（通常<85℃为安全范围）。 - **结果对比**：将测试数据与同型号GPU的公开评测对比，如TechPowerUp或NVIDIA官方报告。 - **环境一致性**：关闭后台程序，确保测试期间无其他负载干扰。 ---
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