要深度学习，选择什么云服务器最好？

想解答此问题，还真的不知该从何说起，首先就应该从云计算来分析，要想选择一款适合的GPU服务器，还是应该挑选一款合适的云服务器。

那么云服务器到底有哪一些主要的优点？

云服务器当前主要的优势，即便是在于拥有弹性，当我们在选择购买时可以完全满足于个人的需求，比如当你在购买GPU服务器时，一般创始的初期对于计算量没有过高的需求，可以挑选一些初始的配置，等到后期业务逐渐的扩展，如果打算扩展配置，也可以通过升级的方法来改善，所以就能有效满足于弹性的优势。

云服务器拥有着收费灵活的特点，目前主要的计费方式有按量，包月，包年等等，大部分选择从事机器学习的用户可能都会以周期性付费为主，云服务器的灵活计费就能够有效满足于这一个需求。

同时还拥有着免硬件运维的效果，如果使用传统的物理服务器，除了需要考虑到电力因素以及机柜等因素之外，还应该考虑到消防和空调，所以确实有些强人所难，但是如果你能够选择云服务器，所有和物理硬件相关的东西都不需要操心，只需要直接把算法放到云服务器上，对于一些采购效率比较低的单位来说，就能够利用云服务器快速达到上线的效果。

GPU云服务器提供GPU加速计算能力，实现GPU计算资源的即开即用和弹性伸缩。作为阿里云弹性计算家族的一员，GPU云服务器结合了GPU计算力与CPU计算力，满足您在人工智能、高性能计算、专业图形图像处理等场景中的需求。

目前国内一线大厂，例如将GPU云服务器的功能开发挖掘到了极致，具有如下功能：

高弹性提供系列化的规格族，分钟级创建GPU实例，支持水平扩容和垂直变配。