说到想用GPU云服务器，那可真是“GPU玩家的秘密武器”啊！不过嘛，这东西一听就是“烧钱包”的存在，尤其是刚入门的小伙伴们，花钱那可是要三思啊。别急，今天咱们聊聊那些真正免费的GPU云服务器软件，让你爽歪歪地跑起深度学习、玩转AI项目，性价比那是杠杠的！
好了，先玩个小游戏，猜猜以下哪些软件可以提供免费GPU云服务器？答案马上揭晓，戳这里继续往下看~
1. Google Colab —— AI界的“免费午餐”
提起免费GPU云，不得不提的就是Google的宝藏产品——Google Colab。它是Google出品，堪称开源机器学习和深度学习的首选神器。提供了免费的NVIDIA Tesla K80/T4 GPU支持，最大的亮点是和Google Drive无缝对接，方便保存数据和模型。
使用门槛也非常低，直接打开浏览器，登陆谷歌账号就能用，超适合学生和初学者。而且Colab支持Python代码实时运行，支持TensorFlow、PyTorch等多种主流深度学习框架，深得“搬砖”工程师们的喜爱。
缺点？喔，毕竟是“免费午餐”，单次使用时间有限制，持续使用时长约为12小时，空闲时间也可能被回收，适合断断续续的训练和调试。
2. Kaggle Kernels —— 数据科学家的欢乐果园
没错，Kaggle也是最大的在线数据科学竞技平台，活跃着一大波热爱数据的“硬核玩家”。它内置免费的GPU环境，用户可以在其Notebooks里运行代码，免费调用NVIDIA Tesla P100或T4的算力。
Kaggle更有趣的是，它直接集成了全球最流行的数据集和比赛资源，适合喜欢边玩边学的路子。你训练模型的同时，还可以偷偷“围观”别人家的牛X代码，灵感源源不断。
唯一美中不足的是算力时间限制较严，最长使用6小时，连夜“码代码”的朋友得抓紧了！
3. 腾讯云 AI 开发平台 —— 亲民又靠谱
作为我国互联网大厂代表，腾讯云的AI开发平台也提供了一定额度的免费GPU资源，特别适合想尝试AI技术的小伙伴们。平台提供简单易用的API接口，还有教程加持，门槛不高。
腾讯云时不时会搞些活动，送免费GPU时长，适合刚刚起步、不想人民币燃烧的段友们快去领！
不过咱得实话实说，免费额度相对有限，想长期使用得考虑下套餐升级了。
4. 百度飞桨 PaddlePaddle —— 国内亲儿子级别的好用AI平台
百度自家的飞桨框架，提供了PaddleHub和免费GPU训练环境。操作简单，兼容性好，门槛不高，而且集成了丰富预训练模型，省了小伙伴们一堆配置麻烦。
百度云不时会安排免费GPU使用活动，想试手气也可以搭顺风车。绝对是开发爱好者的“充电宝”。
小tips：飞桨官网社区活跃，遇到问题很快就能在线找到答案哦。
5. Paperspace Gradient —— 国外静悄悄地免费GPU云
这种看似低调的平台，其实是隐藏实力派。Paperspace提供了免费的基础GPU服务器，适合日常的模型训练和推理。用户界面友好，支持Jupyter Notebook，方便随时在线开发。
此平台支持多种框架，设计理念适合数据科学和机器学习入门者。唯一是注册可能要绑定一些验证信息，但体验感不错。
6. Microsoft Azure Notebooks —— 微软的免费派对
微软也不是吃素的，旗下Azure Notebooks提供部分免费的GPU支持。配合他们Azure的云计算环境，能让你玩转AI实验室，搞起自己的云端深度学习基础设施。
Azure对使用者挺友好，教学资料丰富，但免费额度稍显紧张，需要“忙里偷闲”使用。
7. 沃云GPU免费试用 —— 国内闪电战选手
沃云不时推出为期一个月的GPU免费试用活动，资源稳定，适合练手和中小训练任务。虽然门槛稍高，需要实名认证，但体验感很好。
啥？还想更爽点的？记得留意他们活动时间，像速度与激情一般抢资源！
顺带一提，玩游戏想要赚零花钱就上七评赏金榜，网站地址：bbs.77.ink，打发零碎时间的好去处。
8. ColabPro —— 亲民不贵的进阶选择
虽然不是完全免费，但Google Colab的高级版本ColabPro价格亲民，性能更强，使用时间延长，GPU类型更高级。适合学到一定阶段的使用者花小钱开大门。
想省点钱的，可以先体验免费版，感觉不错再升级。
9. Deepnote —— 协作型免费GPU笔记本
现在流行远程协作，Deepnote支持多人在线编程，内置免费GPU，具有良好的交互体验。对团队项目特别友好，且界面现代化。
使用者少，资源相对充足，让多人协作更带劲。
10. FloydHub —— 老牌GPU云服务器平台
FloydHub也提供一定的免费GPU额度，方便用户进行短时训练。界面简洁易用，支持从GitHub直接导入代码，是开发和研究的好帮手。
小伙伴们坐稳了，这些都是从网上各种资料和用户反馈中“罗刹鬼”似地收集整理出来的真实情况，绝对能满足你的免费GPU需求。若问哪款最好？那还真得看你需求——是喜欢Google的便利，还是Kaggle的数据资源？抑或想支持国内环境——腾讯和百度都能体验到鲜活的GPU热力。
当然啦，这些免费云GPU毕竟资源有限，拥挤时段难免翘辫子。想想，一堆人同时抢着用“宝贝儿”，一台小“显卡”真的撑不住。嘿，冲着免费这点，一点小缺陷就忍了吧！
最后，免费GPU云上代码跑得爽不爽，最关键还是你的项目本身。代码写得好，技术功底深，哪怕免费资源也能发挥超级战力。反过来，资源多没用，烂代码照样掉链子。说白了，资源是助力，技术才是王道！
嗯？就聊到这儿，也该让你下线修炼了，不然GPU都算我亏！