1樓：請叫我Tony老師
對於初學者來說，起步階段CPU是可以滿足基本需求的。像TensorFlow都是支援CPU的。
等到後期需要使用到GPU的時候，可以選擇租賃的方式。國內外深度學習平台有很多，可以按照自己的需求選擇。以矩池雲為例，為使用者預裝了Python, Cuda,Tensorflow-gpu, Keras, Pytorch-gpu, Caffe-gpu, Chainer-cupy-cuda100, Darknet13方便使用。
2樓：不二小公舉
可以使用DBCloud深腦雲DBCloud，產品價效比高，加密儲存方案是基於IPFS協議系統開發的分布式Hash加密儲存方案，免費提供最新SSD系統硬碟，3.84T的SSD快取硬碟、192G的DDR4糾錯記憶體，單精度浮點數高達10.1TELOPs（單卡）、DDR4 糾錯記憶體、內網傳輸頻寬和IP位址，而且使用算下來可以低至2.
3元/小時
3樓：bit雨點
可以的，但是跑程式的時間要慢10到20倍的樣子，別人1小時，你要花10小時，這對於學習來說，其實是很大的侷限，所以最好還是買個GPU，萬元以下的N卡，如GTX 980（4000左右），Titan（8000左右）之類的足夠用了。
為什麼深度學習需要使用 GPU？
瀟灑哥和黑大帥 選擇 GPU 有兩點原因 深度學習的運算可以並行 GPU 運算的核心數多 現在展開講講為啥？深度學習會涉及大量的矩陣運算。對於維的矩陣 以及維的矩陣 在計算兩者乘積的結果時，中任意乙個元素的計算公式為 從公式中可以看出 中的每個元素的計算沒有關聯性，因此可以同時並行運算。好比 GPU...
深度學習gpu伺服器, 自己搭建 vs 租用, 那種划算
大灰狼 如果你是學生偶然性跑賽事或者是學習的話可以租賃GPU伺服器，比較划算以2080ti為例平均1小時大約3元 一天24小時 3 24 72元 包周算完折扣約450元左右 其中像是環境搭建 日常維護等都不需要你操心 如果你跑大型演算法或者是競賽衝排名需求gpu算力比較高，時長不久也就租吧 如果是長...
哪個廠商的GPU適合人工智慧深度學習領域呢？
13324050245 其實只有英偉達顯示卡叫GPU，其他的都叫顯示卡。儘管說有些顯示卡也能用於計算。但是真正意義上的GPU是指通用計算，GPU這個名字就是從英偉達開始這麼叫的。 詹姆斯林 首選是NVIDIA，顯示卡架構豐富，高效穩定，不斷迭代公升級，學生黨一般GTX1080 GTX3060就夠了，...