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gpu租赁前沿信息_闲置算力出租(2024年11月实时热点)

内容来源：亚心网络所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

gpu租赁

GPU租赁的优势及智星云推荐

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【AI数据中心警报：GPU寿命暴跌，仅1-3年】根据最新的报告，数据中心中用于人工智能（AI）工作负载的 GPU 使用寿命可能比预期的要短得多，通常只有 1 到 3 年。 GPU 寿命缩短的原因： 1. 高负载运行：数据中心 GPU 的利用率通常在 60%-70%之间，这种持续的高负载会加速硬件老化。 2. 高功耗和散热： ...

参加autodl的活动，看看手气。这家的GPU租赁挺不错，一般的炼丹框架很齐全，搭建应用也方便。 AutoDL 双十一：抽4080！

转发：英伟达GPU租赁价格已经发生超级血崩最近AI的核心GPU市场，突然发生了重大变故。以前一卡难求的英伟达H100显卡的租金价格，突然出现了大幅下降，有人统计，H100显卡的租用时间，从一年半前的8美元每小时下降到了最低1美元每小时。一年半之前，英伟达预测，4美元/小时的GPU价格将在4年内保持不变，结果现在每年跌40%，不知多少囤卡的云服务商，要亏的底掉。因为根据8月份的显卡价格计算，要5年回收投资，盈亏线在1.65美元/小时，现在的价格，已经是巨亏了。

近期，NVIDIA GPU租赁市场经历了剧烈的价格波动。特别是H100和消费级显卡RTX 4090，这两款热门芯片的租赁价格在短短10个月内均下降了50%。年初，H100的8卡节点年租赁价格在12-18万人民币之间，现在已降至约7万人民币，RTX 4090的年租赁价格也从年初的约1.3万人民币降至目前的七八千人民币。不过多位行业人士表示，这一趋势并不令人意外，过去五年内，常规算力芯片的租赁价格整体下降了约80%，而H100和4090自2022年发布以来，价格下降也符合这一趋势。这一价格下降的背后，是NVIDIA产品周期的更迭和算力市场供需变化的共同作用。目前，NVIDIA正处在新旧产品交接期，其基于Blackwell架构的新品GB200因单位算力成本更低而备受市场期待，导致老产品如H100的需求遇冷。国内市场的算力供需失衡也是导致租赁价格下降的一个重要因素。

【AI也有咖喱味，英伟达或为印度定制人工智能芯片】根据印度《经济时报》消息，印度政府正在与英伟达讨论研发AI人工智能芯片，目前正处于初步商讨阶段。「英伟达」据悉，新德里已经开启一项名为“AI mission”（人工智能使命）的计划，把发展人工智能产业的基础设施作为优先项，正在规划建设一台拥有一万块GPU的超级计算机，并希望提供GPU租赁的服务商提供资金，还承诺会将人工智能技术用于为公民提供服务。只是按照印度的速度，从规划到落地不知得花多少年。「人工智能」

英伟达H100 GPU曾一度供不应求，如今为何在10个月内租金猛降50%？英伟达H100 GPU作为AI领域的明星产品，自2023年3月上市以来，因其在人工智能领域的卓越性能而备受追捧。其租赁价格从最初的每小时4.7美元一度飙升至每小时8美元以上，成为算力市场的香饽饽。然而，好景不长，随着市场供需关系的变化，H100的租赁价格开始大幅下跌。在短短10个月内，其租赁价格已经下降了50%，降至每小时2美元左右。这一变化引发了市场的广泛关注。据了解，H100租赁价格的下跌与算力市场的持续优化和调整有关。随着AI技术的不断发展，算力需求不断攀升，但同时也有越来越多的企业开始进入这个领域，导致市场竞争日益激烈。英伟达虽然仍是全球领先的GPU制造商，但其产品也面临着来自其他企业的竞争压力。此外，随着技术的不断进步，新的更高效的产品也在不断涌现，这也对H100的市场地位构成了挑战。英伟达H100 GPU租赁价格的下跌，是算力市场发展的一个缩影。感谢大家的观看，记得点赞关注哦！ #动态连更挑战# #英伟达# #美或限制英伟达售芯片至部分国家#

GPU租赁的8大优势，效率翻倍！以下是 GPU 租赁的八大优势：灵活性𐟔„：根据项目需求，轻松选择不同性能和规格的 GPU 资源，满足特定时期的计算需求。低成本𐟒𐯼š无需一次性投入大量资金购买昂贵的 GPU 硬件，减轻企业或个人的资金压力。快速获取𐟚€：能够迅速获得所需的 GPU 算力，无需经历漫长的采购和部署过程，加快项目的启动速度。专业支持𐟑袀𐟒𛯼š租赁服务提供商通常提供技术支持和优化建议，确保 GPU 得到高效利用。节省维护成本𐟛 ️：无需操心 GPU 设备的维护、升级和维修工作，由租赁服务提供商负责。适应技术更新𐟔„：方便跟随技术发展及时更换更新、性能更优的 GPU 设备，无需担心旧设备的淘汰和处置。风险分担𐟚민š避免了因技术变革或市场波动导致的 GPU 资产贬值风险。可扩展性𐟓ˆ：能够根据业务的增长或需求的变化，轻松增加或减少租赁的 GPU 数量。通过 GPU 租赁，企业或个人可以更灵活地应对各种计算需求，同时降低资金和技术风险。

【$2 H100s: How the GPU Rental Bubble Burst】网页链接2 美元的 H100：GPU 租赁泡沫如何破灭？

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