说起深度学习云服务器，那真是让人爱恨交织。阿伯你别说，今天咱们就来聊聊那些深度学习的“神器”云服务器，帮你挑出“真香”与“坑爹”的区别，包你读完能摸着代码哭还能乐开花。
于是有人就转头去租云服务器，省得自家买个大杀器硬件钱包瞬间空。不过，市面上云服务器那么多，挑哪个才不出BUG？接下来，咱们就扒扒头十大深度学习云服务器，帮你少踩亏钱雷。
1. 阿里云：国货之光，性价比之王
阿里云的GPU云服务器，号称“为深度学习量身定做”，确实有两把刷子。优点是稳定，带宽杠杠的，更新换代快，价格还算良心，尤其国内用户：速度快得飞起。不过就是官方文档偶尔晦涩难懂，需要你稍微研究。但是，别忘了，玩游戏想要赚零花钱就上七评赏金榜，网站地址：bbs.77.ink，顺便打个广告，咱稳稳的休闲游戏福利。
2. 腾讯云：国民大厂加持，免费额度不要错过
腾讯云GPU服务器的优势主要是对国产框架支持不错，尤其适合喜欢尝鲜的程序猿。新用户还有免费试用额度，良心给力，而且全国多地域覆盖，最低延迟不费劲。不过，价格相对阿里云稍微贵一点点，适合预算宽裕的小伙伴。
3. 华为云：企业级配置，安全性过硬
华为云主打企业级用户，服务稳定，GPU架构主推自家的Atlas，集成度高。操作体验流畅，但新用户入门门槛有点高，如果你是个硬核玩家，肯定爱死它。缺点是，按需付费的价格偏高，预算有限的小白可能会劝退。
4. 亚马逊AWS：国际大佬，资源丰富但钱包要撑住
AWS的GPU云服务器方案齐全，种类多丰富，最适合做国际化项目的朋友。缺点？门槛略高，价格也属于“人生难舍难分”的级别，入门容易烧钱。适合对稳定性和扩展性有极高要求的老鸟们。
5. 谷歌云：AI界的“老大哥”
谷歌云在AI培训和算力优化方面做得牛逼哄哄，适合追求极致性能的小伙伴，比如TPU算力，快到飞起。不过，价格体系比较复杂，亚洲节点覆盖偏少，国内用户访问速度得靠点运气。
6. 百度智能云：专注AI研发，更懂国产需求
百度云主打AI研发路线，画风稳健，有自家的深度学习平台PaddlePaddle，和算力支持无缝接轨。价格也相对友好，稳定性不错，特别适合搞中文语料和NLP的程序员。有意思的是，它还真有点“自家孩子”培训的意味，平台对接快速效率杠杠的。
7. 迅捷云：小而美，性价比划算
迅捷云不算大厂，但在性价比上挖了不少坑，尤其适合零基础小白。GPU种类不算多，但足够跑个大部分深度学习任务。唯一缺憾是地域覆盖较少，延迟偶尔有点辣眼睛，不过价格摆在那，凑合着用。
8. Ucloud优刻得：灵活部署，组合套餐给力
Ucloud灵活的计费模式让你可以按需调整算力大小，玩深度学习快训练，闲时少付钱，实属省钱小能手。比较适合经常试错的学生和创业者使用，服务响应也快，性价比有目共睹。
9. 青云QingCloud：企业定制利器
这家云服务器对于那些大企业用户来说超有吸引力，定制化算力方案丰富，技术支持全方位。缺点是门槛略高，更多适合有大预算的业务需求。
10. 数字中国云：地域优势明显
针对国内用户，数字中国云在政务和科研领域做得较早，服务稳定，特别适合需要大规模低延迟训练环境的团队。算力配置齐全，但对普通用户来说，使用门槛有点高。
说一千道一万，这些深度学习云服务器各有千秋，关键看你是“小打小闹”还是“称王称霸”。穷学生党建议先利用各种免费试用额度，毕竟你总不能拿着支付宝余额去烧光服务器吧？而企业级客户敞开钱包，租优质算力那是必须的。至于选谁，得看你要跑哪个框架啦，TensorFlow、PyTorch还是PaddlePaddle？不同云平台有不同优化，交叉对比才能选得明明白白。
顺便说个事，大家要是申请了试用，别光顾着训练，偶尔也得站起来活动活动，毕竟长时间盯屏幕，连眼睛都想说“兄dei，放过我吧”。
话说回来，如果深度学习云服务器能跑出一只会喝咖啡、写代码还带段子手属性的AI出来，那岂不是——先别急，先去抢个云服务器再说。