jupyternotebook租用gpu

### 租用带有GPU支持的Jupyter Notebook服务

对于希望利用云端资源来获得强大计算能力的研究人员和开发者来说，租用带GPU支持的Jupyter Notebook服务是一个理想的选择。这类服务通常提供了预配置好的环境，可以直接用于机器学习和其他高性能计算任务。

#### 选择合适的云服务平台

目前市场上有多家供应商提供此类服务，包括但不限于：

- **Google Colab Pro**：由谷歌提供的免费版Colab已经包含了有限时间内的GPU访问权限；而付费版本Pro则可以更长时间地使用GPU加速器[^1]。

- **Paperspace Gradient**：这是一个专门为AI开发设计的服务平台，它允许用户创建基于Docker镜像的工作区，并且可以选择不同类型的硬件实例，其中包括多种型号的NVIDIA GPU设备[^2]。

- **AWS SageMaker Studio Lab**：亚马逊推出的SageMaker Studio Lab为用户提供了一个无需信用卡即可试用的强大IDE，内置了对TensorFlow, PyTorch等多种框架的支持以及按需分配的GPU资源[^3]。

- **Microsoft Azure Notebooks (已停止维护)** 和其他一些新兴服务商也可能满足特定需求，但在选择之前应当确认其最新的状态和服务条款。

#### 创建并连接到具有GPU支持的Notebook实例

一旦选择了合适的服务提供商，在大多数情况下只需按照如下流程操作：

1. 注册账号并通过验证；

2. 进入控制台界面后找到创建新项目/工作空间选项；

3. 配置所需的软件栈（如Python版本、库依赖等），同时指定要使用的GPU类型；

4. 启动实例等待初始化完成；

5. 获取登录链接或API密钥以便安全接入该远程环境；

6. 使用浏览器或其他客户端工具打开上述获取到的地址，即可见到熟悉的Jupyter Notebook界面。

值得注意的是，当涉及到敏感数据处理时应特别关注所选平台上关于隐私保护政策的信息说明。

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 测试是否成功启用了GPU支持