在哪里租借gpu服务器学生用最方便？这几个平台试试！

发布日期： 2025-10-06 阅读量： 作者： admin

说起来我当初搞这个租GPU服务器的事儿，也是被逼无奈。本来嘛自己那台破笔记本跑跑代码、写写文档还凑合，可一沾上深度学习，跑个稍微大点的模型，那风扇就跟要起飞似的，等半天进度条都不动一下，真是急死人。

最开始的瞎折腾

一开始真是一头雾水，老师上课提过几句云服务器啥的，但我压根没当回事。真到自己要用了，才开始在网上瞎搜。搜出来一堆名词，什么AWS、阿里云、腾讯云，看着都挺高大上，感觉是大公司用的玩意儿。

我就试着去注册了其中一两个，点进去一看，嚯！那界面复杂的，各种配置、各种计费模式，看得我眼花缭乱。什么按量付费、包年包月，还有各种GPU型号，V100、T4、A100… 我当时就蒙了，这都啥跟啥？完全不知道哪个适合我，而且那个价格，瞄了一眼，感觉一小时就能把我一周生活费给烧没了。这对我一个穷学生来说，简直是天文数字，立马就劝退了。

寻找免费和便宜的路子

后来不死心，想着有没有免费或者便宜点的路子。这时候就发现了像Google Colab和Kaggle Kernels这样的平台。确实是免费，还能用上GPU，刚开始觉得捡到宝了！

试了试Colab，跑些小实验、做做作业确实方便，直接浏览器里就能写代码跑起来。
Kaggle也类似，打比赛或者学习别人的代码很不错。

但用着用着问题就来了。免费的总归是有代价的。比如Colab，用着用着可能会断开连接，而且连续使用时间有限制，好像是12小时？有时候模型训练到一半就断了，或者分配给你的GPU性能不太行，跑大模型还是慢。Kaggle也差不多，资源不是你想用就能一直用的。对于需要长时间稳定训练的任务来说，这些免费平台就有点力不从心了。

找到个感觉靠谱的平台

没办法，免费的路子走不通，贵的又用不起，我就继续在各种论坛、群里打听，看看师兄师姐或者其他同学都是怎么解决的。这时候有人提到了一些专门做GPU租用的平台，说是相对那些大厂，界面可能简单点，操作也更直接，价格也可能更适合我们这种临时用用、预算不多的学生。

我就顺着这个方向去找，还真找到几个看起来不错的。比较了好几家，选了一个感觉界面清爽、价格透明（能看到具体型号每小时多少钱）、而且支持按小时付费，甚至按分钟付费的平台。这种灵活性对我来说太重要了，用多少算多少，不用的时候关掉就不花钱，心里踏实多了。

上手使用过程

选定平台后，就开始实际操作了：

注册登录：这个没啥好说的，跟普通网站注册差不多。
充值：因为是按时付费，得先往账户里充点钱。我一般都是少充点，用完了再充，控制开销。
选择实例：这步就是选机器了。平台一般会列出不同的GPU型号、CPU、内存、硬盘大小。我根据自己模型大概的需求，选了个性价比感觉还行的GPU型号，比如RTX 3090之类的，性能足够我用了，价格也还能接受。然后选了个预装好环境的镜像，比如带了CUDA、PyTorch、TensorFlow的Ubuntu系统，省得我自己再去配环境，这个省了不少事。
创建和开机：选好配置点创建，等个几分钟，机器就开好了。平台会提供一个IP地址、用户名和密码。
连接服务器：我用的是Windows电脑，就下载了个SSH连接工具（比如PuTTY或者MobaXterm之类的），输入IP地址、用户名、密码，就连上服务器的命令行界面了。如果是Mac或者Linux，直接用终端更方便。
上传代码和数据：连上之后，就可以用scp命令或者SFTP工具（有些SSH工具自带）把我的代码、数据集啥的传到服务器上。
跑程序：代码和数据都上去了，环境也是现成的，直接敲命令运行我的训练脚本就行了。看着GPU利用率飙上去，训练速度哗哗的，比我那破笔记本快了几十上百倍，那感觉真是爽！
用完关机：实验跑完，或者中途需要暂停，一定记得在平台上手动关机或者销毁实例！不然它会一直计费，钱就白白流走了。这点非常重要！

一点小体会

整个过程折腾下来，虽然踩了不少坑，但也算是摸索出一条适合学生的路子。租GPU服务器确实解决了大问题，让很多以前在自己电脑上根本不敢想的实验和项目成为可能。关键就是要找到适合自己的平台和付费方式，看清价格，用完及时关机，这样才能在有限的预算内最大化利用资源。

现在回想起来，从一开始的抓瞎，到后面熟练地租用、连接、跑程序，也算是个不小的进步。如果你也是学生，也遇到了算力不够的问题，不妨试试这条路，前期多花点时间调研和比较，找到合适的平台，后面就能省心省力很多。

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