在 AI 创业的风口下，GPU 资源是决定了各个团队产品研发迭代的关键资源。大公司可以重金购买最新的 GPU 自建服务器，但对资金有限的创业公司来讲，最佳的选择就是使用 GPU 云服务。
GPU 云服务，结合了云基础设施与 GPU 计算资源，让更多中小企业、研究机构、个人开发者，可以用相对更低的成本用上最新一代的 GPU 资源。而在众多 GPU 云平台中，有一个平台正以友好的使用体验，不逊于一线大厂的丰富 GPU 资源，以及专业的技术服务与实惠的价格，为全球 50 万用于青睐，这个平台就是 DigitalOcean旗下的 GPU 云服务 Paperspace。
Paperspace 是于 2014 年在纽约成立的一家技术公司。它通过虚拟机技术和高性能硬件设备，在云端为用户提供GPU计算资源。2023 年，Paperspace 被全球知名的云计算服务供应商 DigitalOcean 收购，这使得 Paperspace 的基础设施服务能力得到了进一步的增强，能为用户提供更稳定的服务支持。
为什么 50 万用户选择 DigitalOcean？
一、对初创公司十分友好
“对中小企业、创业公司友好”是 DigitalOcean 从创办之初就刻在基因里的原则。在 DigitalOcean 完成上市并收购 Paperspace 后，这一点也没有改变。对中小企业和创业公司友好的，不仅仅是使用体验与功能产品，还有其透明且实惠的产品定价。
DigitalOcean 的 GPU 云服务 Paperspace 可以为中小企业和创业公司提供：
友好的使用体验
在 Paperspace 上，你可以在几次点击内运行您的实例。同时，它还提供了自动化机器学习工具，如AutoML和参数调优。这些工具能够自动处理模型训练的复杂性，帮助初创公司节省时间和精力，同时提高模型性能。
快速集成流行框架与软件工具
Paperspace 还提供了 ML-in-Box 功能，其中包括了一些常用的软件包和框架，比如TensorFlow、PyTorch和Keras。
便捷的团队协作功能
Paperspace 支持团队协作，允许多个用户同时访问和共享项目，促进团队合作和知识共享。同时，配合Paperspace 的共享硬盘功能，让团队可以有一个集中位置来存储所有文件，让团队的数据共享和协作变得更加方便。
低延迟和高性能
由于 Paperspace 拥有先进的硬件设施和与NVIDIA、GraphCORE的合作，所以 Paperspace 能够提供低延迟和高效性能的 GPU 实例。
全球工程师团队 7x24 支持
DigitalOcean 的工程师遍布全球，为全球的用户提供支持，并确保平台全天候运行。在中国地区，DigitalOcean 通过中国区独家战略合作伙伴卓普云科技（aidroplet.cn），为中国区的用户提供着业务咨询、技术支持服务。
实惠且透明的价格
除了产品使用体验友好以外，DigitalOcean 的 GPU 云服务价格也比较亲民。
如果你使用过 AWS 或其它一线云服务，你会发现他们的计费规则十分复杂，尽管有价格计算这样的工具，但仍然很容易收到意想不到的大额账单。
与之不同的是，DigitalOcean 采用了灵活的定价模式，非常适合初创公司的需求。用户可以根据实际使用情况进行按需付费，避免了高额固定成本的问题，最低按秒计费，不用时可以随时关闭实例，即可避免产生额外的费用。此外，DigitalOcean 还提供套餐和折扣计划，能进一步降低初创公司的运营成本。
图：Paperspace 官网上的部分 GPU 价格
相对于使用一线大厂的 GPU 云服务来讲，DigitalOcean 的计费更符合中小型企业和初创公司。
二、拥有充足的算力资源
Paperspace 还是 NVIDIA 的 Elite 级别（最高级别）的合作伙伴，在获取高端显卡货源时享有优先权。因此，Paperspace 有充足的算力和 GPU 资源可供使用。同时 Paperspace 也和GraphCORE建立了合作伙伴关系。这使得 Paperspace 能够提供最新且高度优化的 IPU 实例，以满足初创公司在深度学习和高性能计算方面的需求。
目前 AI 初创公司面临一个高度激烈的竞争环境，一个好点子需要快速实现，避免被友商复制、赶超。这种时候，算力资源往往成为一个公司的瓶颈。Paperspace 虽然也为大型企业提供服务，但同时，它也是一家对中小企业、初创公司极其友好的 GPU 云服务商，不论从平台上手难度、开发体验、定价还是算力供应方面，都在向初创公司倾斜。
与其他云提供商的比较
既然已经提到了其他的一线大厂的区别，那我们可以把 DigitalOcean 的 GPU 云服务与Amazon Web Services (AWS) 和 Google Cloud Platform (GCP)。
做一个简单的比较：
GPU 密集型工作负载：虽然 AWS 和 GCP 也有 GPU 选项，但 Paperspace 专为需要 GPU 的任务而构建 - 例如 AI 机器学习和数据科学应用程序。因此，如果您需要强大的 GPU 功能，它是您的首选。
GPU 资源丰富：DigitalOcean 在部分 GPU 型号上，实际比 AWS 的可选范围更大，支持的型号也更多。以 NVIDIA A100 GPU 为例，AWS 只提供A100 x8的选项，而 DigitalOcean 则提供了 A100x8 和 A100 单卡的选项，这意味着如果是中小企业，或初创团队可以更灵活地选择所需的资源，不用担心浪费成本。
价格实惠：价格方面，DigitalOcean通常比 AWS 和 GCP 便宜。还是以 A100 举例，DigitalOcean 的 A100x8 实例的价格比 AWS 的 A100x8 便宜近 50%。因此，与主要公共云或购买自己的硬件相比，你可以在 GPU 计算上节省一大笔钱。
对中小企业友好：这一点来讲，AWS、GCP 等一线大厂通常会优先给GPU 需求量大的订单优先提供 GPU，而需求量较小的订单则需要适当排队等待。就算中小团队遇到用量激增，需要加购 GPU 资源，也可能需要排队，这会耽误业务的开展。但是 DigitalOcean 则更注重中小企业和初创团队，往往可以更快满足用户的 GPU 需求。
用户友好界面：DigitalOcean的界面旨在提供无缝抽象层，简化对加速计算的访问，使用户更容易开始使用 GPU 实例。
专供中国区客户的技术支持：部分的一线大厂，比如 GCP 在中国区并不能提供很好的技术支持，尤其是在 GPU 云服务层面。而其它一线大厂，则会将技术支持力量倾斜给大订单客户。DigitalOcean 则在中国区通过独家战略合作伙伴卓普云为所有企业用户提供专门的技术服务支持。
相对于一线大厂，DigitalOcean可以提供更丰富的 GPU 资源，并且价格成本更低。相对于二线的 GPU 云服务厂商，DigitalOcean 能提供更加专业的技术服务，囊括了从推理、模型训练、模型微调，到模型部署相关环节与研发场景所需的软件库、功能服务。
小结
DigitalOcean 的 GPU 云服务（Paperspace）为从事 AI、机器学习和其他需要 GPU 资源支撑的业务提供了低成本且丰富的 GPU 资源。DigitalOcean拥有包括 H100、A100、A6000等多种高性能 GPU，以及价格低廉且易于使用的服务，是希望加快开发流程和扩展业务的中小企业和初创企业的不二之选。随着整个软件、硬件行业对 AI 和机器学习的需求不断增长，DigitalOcean有望为行业的创新和业务场景的拓展推波助澜。
总之，DigitalOcean 有助于降低使用 AI 和机器学习等技术的障碍和成本。无论你是个人开发者还是大公司，DigitalOcean都能帮你加速研发和产品化落地进程。同时，DigitalOcean在中国区也通过独家战略合作伙伴卓普云，为中国区的用户提供技术支持与服务，进一步助力中国国内的 AI 行业的发展。如需了解产品或方案详情，可扫码洽询。
