你的旧电脑还跑得动AI吗?ToDesk云电脑/青椒云/顺网云算力支持实测报告

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随着AI大模型的崛起及广泛应用,旧电脑显示出了硬伤,硬件配置方面,老旧的 CPU、GPU 性能不足,运算速度缓慢,导致 AI 模型训练和推理耗时极长。内存与存储有限,无法承载大型 AI 数据集和复杂模型。散热不佳,运行 AI 任务时易过热死机。且旧电脑可能不兼容新的 AI 框架与工具,软件更新困难。这使得用户在利用旧电脑探索 AI 时,体验大打折扣,而 ToDesk云电脑、青椒云、顺网云等或许能为解决这些问题带来新契机。今天就来实测一下常用的ToDesk云电脑/青椒云/顺网云,博主将从功能、优缺点等方面为你深度剖析这几款云电脑,帮你选出最适合的那一款!🏆

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一、旧电脑运行AI的痛点

1.1 痛点分析

    AI 浪潮来袭,诸多爱好者与从业者都想借 AI 拓展工作与创作边界。可家中旧电脑在面对 AI 应用时,尽显疲态。老旧 CPU 运算能力匮乏,处理 AI 复杂算法效率低下;GPU 性能落后,无法加速图形密集型 AI 任务。内存不足,频繁出现数据加载卡顿。散热不良,长时间运行易因过热降频甚至罢工。软件兼容性也成问题,新 AI 工具与框架难以适配。旧电脑跑 AI 困难重重,亟待新方案破解困局。

总结为以下几点:

    1. 算力不足:旧电脑的CPU、GPU性能有限,难以支持复杂的AI模型训练和推理。
    1. 内存瓶颈:AI任务通常需要大量内存,旧电脑的内存容量和带宽不足。
    1. 散热与稳定性:长时间运行AI任务导致旧电脑发热严重,性能下降甚至崩溃。
    1. 成本限制:升级硬件成本高,且旧电脑的硬件架构可能无法支持最新技术。

1.2 解决方案

     随着 AI 技术的蓬勃发展,旧电脑却在运行 AI 应用时举步维艰。老旧硬件配置让复杂 AI 任务运行卡顿,漫长等待严重影响效率。高昂的硬件升级成本,使不少用户望而却步。在此背景下,ToDesk云电脑、青椒云、顺网云等应运而生。它们无需更换实体硬件,借助云端强大算力,打破旧电脑性能瓶颈,让用户能以较低成本、便捷方式,在旧电脑上顺畅运行 AI 程序,为解决旧电脑适配 AI 难题提供全新思路 。

    云电脑服务(如ToDesk云电脑、青椒云、顺网云)通过云端算力支持,帮助用户突破本地硬件限制,实现高效的AI创作。

👉👉👉 今天一起来测试一下这几个云电脑的算力支持情况吧!

二、测试准备

    博主计划从以下主要测试目标方面展开:

    1. 测试设备
      • 旧电脑配置:Intel Core i7 1165G7,32GB内存,NVIDIA GeForce MX450显卡(更多信息参考下文图1)。
      • 云电脑服务配置:ToDesk云电脑、青椒云、顺网云。
    1. 测试工具与任务
      • AI软件:Stable Diffusion(图像生成)、DeepSeek(自然语言处理)、TensorFlow(深度学习)。
      • 任务类型:图像生成、文本处理、模型训练。
    1. 性能指标
      • 任务完成时间、资源占用率、稳定性、用户体验。

三、旧电脑的AI任务表现

    首先,先来看看我的旧电脑配置:

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图1:旧电脑配置数据

    可以明显看出, CPU、内存、硬盘、显卡、主板和显示器等配置并不高。内存容量小,类型从 SDRAM 到 DDR 逐步发展。硬盘多为机械硬盘,显卡有集成和独立之分。主板芯片组决定硬件支持,显示器尺寸小、分辨率较低。这和云电脑不同,本地配置有实体硬件。

    然后我们在此机型上测试运行AI任务的实际效果。

    Stable Diffusion:生成一张512x512图像耗时约15分钟,内存占用率高达90%,CPU温度飙升。

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    DeepSeek:处理一段1000字文本耗时约10分钟,响应缓慢,多次出现卡顿,试了不下四次才生成成功。

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    TensorFlow:训练一个简单的MNIST模型耗时约2小时,GPU利用率低,散热问题严重。

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    👉 接下来,实测看看三家云电脑的算力表现。

四、云电脑的算力优势

4.1 ToDesk云电脑

网站免费下载ToDesk云电脑,软件简洁,内容丰富

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选择【AIGC藏宝地】,有4070和4090配置可选,选好直接新建云电脑

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4.1.1 CPU性能实测

    ToDesk云电脑配置高,CPU12核,内存24G,显卡RTX4070。如果想运行大模型,可以选择8核16线程,内存64G,显卡4090,同时支持300G存储。

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    鲁大师跑分实测:通过初始化系统检测和核心硬件测评,我们可以看出云电脑还是比较出众的,击败全国84%的用户!

初始化系统检测

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核心硬件测评

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4.1.2 AI软件支持

    ToDesk云电脑早已内置Stable Diffusion、DeepSeek等主流AI软件,运行流畅,无兼容性问题,在 AI 软件支持方面展现出了显著的优势。

  • 在性能层面,ToDesk云电脑配备强大的算力,能够轻松应对各类 AI 软件的复杂运算需求,即使运行大型深度学习模型也游刃有余。其出色的图形处理能力,也为 AI 视觉类软件提供了细腻、流畅的图像渲染效果。
  • 从兼容性来看,ToDesk云电脑对主流 AI 开发框架和软件,如 TensorFlow、PyTorch 等,均有良好的适配,无需担心软件与硬件之间的不兼容问题。
  • 使用便捷性上,用户通过普通设备就能远程连接云电脑,随时随地使用 AI 软件,打破了硬件设备限制。而且数据存储在云端,不仅保障了数据安全,还便于数据的共享与协作。

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    总之,从软件兼容性来讲,ToDesk云电脑对各类 AI 开发软件与框架无缝适配,稳定运行,避免了因软件不兼容带来的效率损耗。

4.1.3 AI生产力效率

    Stable Diffusion:生成一张图像耗时约一分钟内,资源占用率低,运行稳定。这是我自己描画的,有点格外的卡哇伊(好尴尬😅)!!!

示例图1:第一次自己动手配图,表示很生疏,哪个好点哪里🌞

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示例图2:参数自己调整,迭代越低运行加载越快🌞

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    DeepSeek:ToDesk云电脑提供7B和32B两种模型,分别适用于日常任务和专业场景。7B适合快速生成设计草图或文案,这里实测处理一段1000字文本耗时约7秒,响应迅速,无卡顿。而32B擅长深度处理,能生成复杂代码,效率也非常高!

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    TensorFlow:训练MNIST模型耗时约几分钟,GPU利用率高,散热良好。

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    通过以上实测案例,可以看出ToDesk云电脑在图像生成、文本处理、模型训练等任务中,效率显著高于旧电脑和竞品。

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    实测同时运行DeepSeek大模型+Stable Diffusion大模型+TensorFlow大模型CPU依旧占用率不高!运行使用皆很流畅,这里强力好评 👍👍👍!!!

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4.1.4 用户体验

    从安装到云电脑桌面应用,操作简单,界面友好,支持多设备无缝切换,适合长期使用。界面流畅度真是没的说,一点卡顿感都没有,比自己电脑快太多了,体验感很棒。

桌面简洁,提示人性化,附带DeepSeek本地大模型一键启动

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    对新手极为友好。4070的包时机低至2.33/小时,4090最低也才2.83/小时,适合刚需和想初次体验的小伙伴。还有ToDesk云电脑新用户使用【todeskfast】一毛钱3小时4070云电竞。

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4.2 青椒云

能支持市面大多数操作系统

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4.2.1 CPU性能实测

    在青椒云的 CPU 性能实测中,其表现有亮点也有不足。以基础的 4 核 8G 配置为例,在处理日常轻量级办公任务,如简单的文档编辑、网页浏览时,能维持较为流畅地运行状态,基本满足普通办公需求。但一旦面临多任务并行,像同时打开多个办公软件、进行视频会议等,CPU 占用率会迅速攀升,出现明显卡顿,运行效率大打折扣。

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    若选用16 核32GB,在处理复杂设计软件运算、多图层图形渲染等重度任务时,相较基础配置有显著提升,能在可接受时间内完成任务。然而,与同价位段其他专业云电脑相比,青椒云在多线程任务处理的速度和稳定性上,仍存在一定的追赶空间 。

    鲁大师跑分实测:通过初始化系统检测和核心硬件测评,我们可以看出云电脑还是比较出众的,击败全国69%的用户!

初始化系统检测

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核心硬件测评

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4.2.2 AI软件支持

青椒云在 AI 软件支持方面表现亮眼。它全面兼容主流 AI 创作软件,像 AI 绘画领域热门的 Stable-Diffusion,已被直接内置在云桌面服务中,软件参数也经过调优,即点即用。不过他们的Stable-Diffusion和DeepSeek是分开镜像,等于要分开付费,显卡都是A4000-16G

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    同时,青椒云与众多领域专家、博主合作,在云桌面内置了丰富模型资源,涵盖多种风格与类型,但是在我选购的时候,发现社区镜像虽然很多,分门别类的,随机点来好几个都是高延迟,选中就会变成自动匹配数据中心。

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4.2.3 AI生产力效率

    Stable Diffusion:生成图像耗时约3分钟,资源占用率中等,偶尔出现延迟。

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    DeepSeek:处理文本耗时约2分钟,响应较快,但稳定性稍差,总是有卡顿感,会偶尔出现长时间思考,思考不出来等问题。

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    TensorFlow:训练模型耗时约30分钟,GPU性能较强,但价格较高。

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4.2.4 用户体验

    试用的AIGC标准版的云电脑,青椒云有专门的 AIGC 套餐,内置 StableDiffusion 可直接开启,但运行速度较慢,延迟达 150ms。体验中上!!!

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4.3 顺网云

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4.3.1 CPU性能实测

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    顺网云的 CPU 性能在实测中表现较为出色。它采用 10 代 i7 处理器,拥有 8 核 16 线程 。运行普通办公软件时,都能流畅完成。在一些对 CPU 算力要求较高的 AI 任务中,目前只DeepSeek大模型。

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初始化系统检测

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核心硬件测评

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4.3.2 AI软件支持

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    顺网云在 AI 软件支持方面,目前仅支持 DeepSeek 1.5b和7b这两种模型运行。

4.3.3 AI生产力效率

    Stable Diffusion:无内置,会麻烦些,需要自行安装SD。安装后实测生成图像耗时约4分钟,资源占用率较高,稳定性一般。
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    DeepSeek:处理文本耗时约2分钟,响应速度一般,偶尔卡顿,文章过长的需要频繁点击继续写,很麻烦。
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    TensorFlow:训练模型耗时约40分钟,性价比高,但性能略逊于ToDesk云电脑和青椒云。
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4.3.4 用户体验

    试用的河北2区RTX4070的云电脑,整体流畅,稍微有几处卡顿,算力仅有DeepSeek大模型,运行使用起来,稍微有点延迟!!!
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五、结论与建议

云电脑配置支持算力支持价格AI丰富性易用性推荐人群
ToDesk云电脑RTX4070、RTX4090新用户免费试用1小时,用劵码【todeskfast】0.1元试用3小时4070内置多模态AIGC模型、一站式AI工作站和DeepSeek (7b,32b)支持win、iOS、Android、Mac、HD屏和web,不限制设备普通个人/企业用户,专业/创作人士等
青椒云RTX3090、RTX4090D付费充值,AIGC标准版最低3.8元/小时起AI实时建模,内置大模型,包含头部博主镜像和DeepSeek(8b,14b,32b)支持win、Mac、Iphone、Ipad、Android普通个人/企业用户
顺网云RTX40系、RTX4070中上免费试用+时段/时长/周期卡,最低3.98元起目前只支持DeepSeek(1.5b,7b)支持win、Android、Mac普通个人用户

    实测显示,使用 ToDesk云电脑助力旧电脑运行 AI,优势显著。具体展现在以下方面:

  • 1.ToDesk云电脑在AI算力支持上表现优异,配备高性能 CPU 与 GPU,显著优于旧电脑和部分竞品。
  • 2.支持流畅运行各类 AI 程序,DeepSeek-R1 (32b),大幅缩短运算时间,提升AI创作效率。
  • 3.兼容性广,全面跨平台系统支持,并且通过网络连接即可使用,不受旧电脑软件兼容性困扰。
  • 4.性价比高,可选择的服务多,适合新手小白和专业创造者。

    个人体验就是,ToDesk云电脑博主在使用过程中全程无卡顿,流畅度高,使用很舒适,如果追求这方面的可以选择ToDesk云电脑。青椒云博主在使用过程中,普通功能使用流畅度挺好的,算法那块稍稍有点卡顿。顺网云总体配置也挺不错,云电竞板块体验不错,但算力支持方面差点意思。

    对云产品的建议

    在实测 ToDesk云电脑、青椒云、顺网云用于旧电脑运行 AI 后,建议云电脑服务商进一步优化网络传输稳定性,减少因网络波动导致的运行卡顿,保障 AI 运算流畅。适当增加免费试用时长,方便用户充分测试各功能是否契合自身需求。另外,可推出更灵活的套餐组合,根据用户 AI 任务负载,定制不同算力、存储和时长搭配,降低使用成本,同时加强技术支持,及时解决用户在使用云电脑运行 AI 时遇到的各类问题 。

    对用户的建议

  • 1.对于AI创作者和开发者,ToDesk云电脑是一个高效、稳定、经济的选择。
  • 2.可根据具体需求选择合适的云电脑服务,充分利用云端算力优势。
  • 3.实测三个云产品,从安装到使用,我很喜欢ToDesk云电脑的布局,更人性化,算力支持更高效,更便捷。青椒云和顺网云,在整体风格上稍微粗糙点,布局偏硬感,算力支持勉强接受,使用方面也还不错。

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写给读者

        亲爱的朋友,无论前路如何漫长与崎岖,都请怀揣梦想的火种,因为在生活的广袤星空中,总有一颗属于你的璀璨星辰在熠熠生辉,静候你抵达。

         愿你在这纷繁世间,能时常收获微小而确定的幸福,如春日微风轻拂面庞,所有的疲惫与烦恼都能被温柔以待,内心永远充盈着安宁与慰藉。

        至此,文章已至尾声,而您的故事仍在续写,不知您对文中所叙有何独特见解?期待您在心中与我对话,开启思想的新交流。


--------------- 业精于勤,荒于嬉 ---------------
 

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这个错误提示表明在尝试运行位于`/opt/todesk/bin/ToDesk`的程序时,系统找不到名为`libGL.so.1`的共享库文件。`libGL.so.1`通常用于OpenGL图形处理,可能是ToDesk依赖的一个关键库。 具体原因可能包括: 1. **缺失或损坏的库文件**:libGL.so.1可能没有正确安装,或者已损坏,导致程序无法找到它。 2. **链接路径问题**:ToDesk的执行文件可能没有设置正确的库搜索路径(LD_LIBRARY_PATH或DYLD_LIBRARY_PATH),所以系统无法在默认位置找到该文件。 3. **安装环境不一致**:如果ToDesk是在不同的环境中(如不同的Linux发行版或独立的桌面环境)安装的,可能导致库文件版本不兼容。 解决这个问题的一般步骤包括: 1. **检查库文件是否缺失**:尝试在系统的其他地方(比如标准库路径`/usr/lib`或`/usr/lib64`)查找`libGL.so.1`。 2. **重新安装相关库**:如果库文件缺失,确保已经安装了OpenGL和相关的图形库,根据你的系统可能需要运行`sudo apt-get install mesa-utils`(对于基于Debian的系统)或`yum install mesa-libGL`(对于基于RPM的系统)等命令。 3. **设置链接路径**:编辑ToDesk的启脚本或环境变量,确保`LD_LIBRARY_PATH`包含`libGL.so.1`所在的正确路径。 4. **确认兼容性**:如果使用的是特定版本的ToDesk,确保它与你的系统环境兼容。 如果你是开发者,还需要检查ToDesk的依赖声明,确保其明确指出了所需的库版本和依赖关系。
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