过去两年,有三类人对显卡价格特别敏感。
一类是游戏党,第二类是挖矿党,还有一类是炼丹党,所谓“炼丹”就是搞学术研究的大佬,或者计算机专业的学生。
极端情况下,搞不到GPU做机器学习,搞不好都能影响毕业。
不得不说,显卡是真的缺,前不久,杜克大学电子与计算机工程系陈怡然教授发的微博也提到了显卡。
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他说,有个朋友想从AWS那里申请点免费的GPU资源。甚至还自嘲,“学术界的人,不仅事儿多,还不能给人家提供什么利润”。显卡已经缺到这种地步了。
而我,作为云资源的资深羊毛党,曾经作为新用户,用了两年AWS Freetier资源,但AWS Freetier并没有GPU资源,也不难理解,毕竟GPU太贵了。
前几天,又有朋友问我,她有朋友想做毕设,需要用GPU,想了解下AWS有没有类似的资源,我先是说,这个东西真没有。
然后,想起来,我朋友圈里有个AWS的专家,这位专家也很Nice地说,“还真有!”
链接在这里:
- https://studiolab.sagemaker.aws/
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当我看见,这东西完全免费。
我血液里的羊毛党的热情又燃了起来,忍不住试了试。
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各种基本信息,邮箱用的是QQ邮箱,也不需要信用卡信息,哈哈哈!
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提交申请!
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验证完邮箱,然后就等AWS的神秘工作人员通过我的申请了。
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我是周四下午六点申请的,周五上午7点42个收到了申请通过的通知。
【坏笑】
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点击创建账户,然后又验证了一次邮箱,大功告成!
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可以选CPU也可以选GPU资源,为了跟付费资源区别开,CPU每运行12个小时会自己中断一次runtime和进程,但进度会保存下来,GPU则是4个小时中断一次。
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点击开启运行时,稍候片刻,右侧的按钮点亮。
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然后就是熟悉的Jupyter Notebook了!
SageMaker Studio Lab是一个免费的Notebook开发环境,提供15GB持久存储,使用的时候,所有notebook,源代码,文件,数据集都能自动保存,每次重新打开都能继续原来的进度。
它本身是基于开源的JupyterLab打造的,所以,本地上怎么用JupyterLab,就能在这里怎么用SageMaker Studio Lab。
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刚才打开的是CPU版本的,我试了试GPU版本,弹出了一个提示,确定用GPU之后,提示目前暂时没有可用的GPU资源,可能等等就有了。
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【做毕设用不起GPU(亚马逊云SageMaker免费给你用)】如果是囊中羞涩的学生党,那就不妨等等呗?
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