机器学习工作者的云GPU资源比较与选择指南

资源摘要信息:"该存储库名为cloud-gpus，主要面向机器学习从业人员，包含了有关各种面向机器学习的Cloud GPU产品的详细信息。这些信息将有助于机器学习从业者在选择云GPU平台时做出更明智的决定，无论他们是行业新手，发烧友还是专家。该存储库不仅对云GPU供应商的比较进行了详细说明，还列出了GPU和存储的价格，以及最近的更新时间。此外，该存储库还提供了关于TPU（Tensor Processing Units）的免费使用信息，以及不同供应商的K80和V100 GPU的价格，以及存储价格的详细信息。" 知识点详细说明: 1. 云GPU: 云GPU是一种基于云计算的图形处理单元，它能够提供强大的计算能力，特别适用于需要大规模并行计算的机器学习和深度学习任务。云GPU可以提供灵活的计算资源，用户可以根据需要按需租用，这为机器学习从业人员提供了一种经济高效的方式来处理复杂的计算任务。 2. 云GPU供应商比较: 该存储库对多个云GPU供应商进行了比较，这有助于用户根据自己的需求和预算选择最合适的供应商。比较的维度包括价格，性能，可用性等，这使得用户能够做出更加明智的决策。 3. GPU价格: 存储库列出了不同供应商的K80和V100 GPU的价格，以及存储价格。这为用户提供了关于云GPU使用成本的透明信息，帮助他们更好地规划预算。 4. 存储价格: 存储库还提供了存储的价格信息，这对于用户来说同样重要。因为机器学习和深度学习任务通常需要大量的数据存储，因此存储成本也是用户需要考虑的重要因素。 5. 最近更新时间: 存储库列出了每个供应商的最后更新时间，这有助于用户了解供应商的最新动态，包括价格变化，服务更新等。 6. TPU免费使用: 存储库还提供了关于TPU（Tensor Processing Units）的免费使用信息。TPU是专门为机器学习设计的处理器，能够在处理机器学习任务时提供更高的性能和效率。免费使用TPU将有助于用户降低机器学习项目的成本。 7. Kaggle-scripts: 存储库包含了Kaggle-scripts标签，这意味着它可能包含了一些用于Kaggle竞赛的脚本和代码，这对于机器学习从业者来说是一个宝贵的资源。 8. Colaboratory: 存储库还包含了Colaboratory标签，这是一种基于云的Jupyter笔记本环境，允许用户编写和执行代码，共享数据和分析结果，这对于机器学习和深度学习任务的协作和分享非常重要。 总的来说，该存储库是一个非常宝贵的资源，它提供了关于云GPU的详细信息，帮助机器学习从业者在选择云GPU平台时做出更明智的决定，并提供了丰富的资源和工具来支持他们的研究和开发工作。