NeuronForge

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NeuronForge，GPU算力租聘新星，价格直降50%，性能不减。从AI到深度学习，多种GPU型号任选，轻松应对高性能计算挑战。界面友好，操作简便，专业团队随时待命，数据安全无忧。弹性计费，灵活扩展，助力科研创新，企业升级。选择NeuronForge，高效算力，半价体验！

Great GPU Computing/ 革命性的GPU算力租聘平台

在数字时代，计算能力是推动科技创新的核心驱动力，尤其在人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习领域，高性能计算（HPC）的需求日益旺盛。NeuronForge，一个基于kubernetes容器化技术的新一代分布式GPU算力租聘平台，以比同类竞品低50%的价格优势，为科研工作者、数据科学家和企业提供高效、便捷的GPU算力服务。

在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，NeuronForge能够提供强大的算力支持。无论是训练复杂的深度学习模型，还是进行大规模的数据分析，NeuronForge都能提供足够的计算资源，确保任务的高效完成。通过租用NeuronForge的GPU资源，研究人员和开发者可以更快地迭代模型，提升算法的准确性和效率，从而推动AI技术的不断进步
同时，我们提供高性能通用与专用算力 API，无缝对接工业软件，实现复杂计算任务的即时调度与弹性扩展。无论是仿真分析、CAD 渲染还是工程优化，用户都可以通过统一接口快速调用 GPU 资源，显著提升计算效率与项目迭代速度。
平台原生支持 NVIDIA 全系计算引擎，涵盖 CUDA、TensorRT、NeMo、Modulus、OptiX 与 RTX 等，为深度学习训练、推理优化、物理模拟和光线追踪等任务提供强大加速能力。开发者无需环境配置，即可直接利用最新 GPU 功能，享受企业级算力云的极速体验。

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直观感受：1000 亿参数模型在不同 GPU 配置下的表现

训练时间的关键影响因素：
模型训练所需的计算量：模型训练时间与计算量紧密相关，计算量通常由浮点运算（FLOPS）来衡量。对于一个 1000 亿参数的模型，我们粗略估算其训练所需的 FLOP 数为 1000 亿参数 ×1000 次更新 = 10²² FLOP。

硬件配置的 FP16 算力：不同的 GPU 配置，其计算能力大不相同，特别是 FP16 算力，在深度学习模型训练中起着至关重要的作用。
预算与资源限制：我们设定每月的预算为 10000 元，基于这个预算，我们要根据不同配置的价格来计算能租用多少资源，进而估算出训练时间。

NeuronForge 云服务 GPU：
Cloud – A100 X：经济高效的入门之选，FP16 算力为 539.8 TFLOPS ，int8 算力为 1522.4 LOPS，显存 83GB，带宽 3512 GB/s ，价格为￥1999.99 / 月。
Cloud – A100 X Pro：性能与成本达到完美平衡，FP16 算力 617.8 TFLOPS ，int8 算力 1930.4LOPS，显存 107GB，带宽 4448 GB/s ，价格为￥2299.99 / 月。
Cloud – A100 Z：极致性能的巅峰之作，FP16 算力 1079.6TFLOPS，int8 算力 3044.8 LOPS，显存 166GB，带宽 7024 GB/s ，价格为￥3999.99 / 月。

腾讯云 GPU：
NVIDIA T4（8 核，30GB 内存）：FP16 算力约 80 TFLOPS ，价格为￥1,988.25 / 月。
NVIDIA V100（12 核，92GB 内存）：FP16 算力约 125 TFLOPS ，价格为￥3,155.84 / 月。
NVIDIA A100（16 核，125GB 内存）：FP16 算力约 312 TFLOPS ，价格为￥5,117.53 / 月。

阿里云 GPU：
NVIDIA T4（16 核，62GB 内存）：FP16 算力约 80 TFLOPS ，价格为￥2,635.75 / 月。
NVIDIA A10（8 核，30GB 内存）：FP16 算力约 140 TFLOPS ，价格为￥6,143.88 / 月。
NVIDIA A100（16 核，125GB 内存）：FP16 算力约 312 TFLOPS ，年租金为￥170,533，换算成月租金约为 14211.08 元 / 月。

根据每月 10000 元的预算，我们可以计算出每种 GPU 能租用的台数：

Cloud – A100 X：可租用约 5 台（10000÷1999.99）。
Cloud – A100 X Pro：可租用约 4 台（10000÷2299.99）。
Cloud – A100 Z：可租用约 2 台（10000÷3999.99）。
NVIDIA T4（腾讯）：可租用约 5 台（10000÷1988.25）。
NVIDIA V100（腾讯）：可租用约 3 台（10000÷3155.84）。
NVIDIA A100（腾讯）：可租用约 1 台（10000÷5117.53，取整）。
NVIDIA T4（阿里巴巴）：可租用约 3 台（10000÷2635.75，取整）。
NVIDIA A10（阿里巴巴）：可租用约 1 台（10000÷6143.88，取整）。
NVIDIA A100（阿里巴巴）：由于月租金超过预算，在本次预算下无法租用。

训练时间计算
以每台 GPU 的 FP16 算力为基础，计算出每秒的计算能力，从而得出训练时间：

Cloud – A100 X：单台训练时间约 214 天（10²² FLOP÷（539.8×10¹² FLOP/s）换算成天），5 台并行训练时间约 43 天。
Cloud – A100 X Pro：单台训练时间约 187 天，4 台并行训练时间约 47 天。
Cloud – A100 Z：单台训练时间约 107 天，2 台并行训练时间约 54 天。
NVIDIA T4（腾讯）：单台训练时间约 1447 天，5 台并行训练时间约 289 天。
NVIDIA V100（腾讯）：单台训练时间约 926 天，3 台并行训练时间约 309 天。
NVIDIA A100（腾讯）：单台训练时间约 372 天。
NVIDIA T4（阿里巴巴）：单台训练时间约 1447 天，3 台并行训练时间约 482 天。
NVIDIA A10（阿里巴巴）：单台训练时间约 827 天。
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