公司主要是单机游戏，选用阿里云服务器怎样？

阿里云GPU云服务器适用于视频转码、图片渲染、AI训练、AI推理、云端图形工作站等场景。

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vgn6i和gn6i均采用基于Turing架构的NVIDIA Tesla T4 GPU加速器，具有极佳的图形计算能力。vgn6i提供分片虚拟化后的虚拟GPU，支持T4 GPU计算能力的1/2、1/4、1/8，并提供极佳的3D图像渲染能力，适用于云游戏、云网吧等场景。

云服务器去哪买便宜

腾讯云云服务器 腾讯云2核2G轻量应用服务器,带宽4M,月流量300GB,新用户50元每年。 腾讯云2核4G轻量应用服务器,带宽6M,月流量1000GB,首单120元每年。 腾讯云TDSQL-C 1核1G,储存空间50GB,新用户19.9每年。

华为云云服务器 1核2G S3云服务器,带宽1M,时长1年仅需45元左右,可以节省1265元。 2核4G S3云服务器,带宽1M,时长1年仅需249元左右,可以节省2020元左右。 1核2G S3云服务器,数据中心香港,带宽1M,时长一年需要99元。

阿里云云服务器 ECS共享型n4 1核2G,带宽1~5M,高效云盘20-40G,新用户3个月起购需要130元左右。 ECS突发性能型t4 2核2G,带宽1~5M,高效云盘20-40G,新用户3个月起购需要106元左右。

katago在AutoDL几款GPU实例下benchmark测试

前几天误打误撞注册了AutoDL后果然有些停不下来，算上折扣，要比阿里云、腾讯云的gpu服务器更为合适，同时AutoDL是容器化实例，这样初始化在几秒内完成，而阿里云等初始化过程中的GPU驱动、框架搭建时间有些过于漫长了。如果把时间考虑在内，AutoDL性别比就更高了。

但AutoDL受实例限制，暂时无法编译TensorRT Backend版本，编译的是cuda11.2版本。在不同GPU实例下简单测试了一下katago的benchmark，权重为kata1-b40c256-s10359230464-d2525387336。

使用阿里云最低端的Tesla T4，4核cpu，15G内存服务器作为参考。

在使用sabaki对弈感觉速度尚可，但经过测试，NVIDIA RTX 3060 / 12GB的成绩与阿里云的Tesla T4比想象中要差不少。

作为TeslaT4的替代者，NVIDIA RTX A4000 / 16GB成绩相比TeslaT4略好一点，也符合AutoDL首页算力排名。AutoDL北京地区实例均使用RTX A4000。

NVIDIA RTX 3090 / 24GB成绩两倍于NVIDIA RTX A4000 / 16GB，同样符合算力排名。

最令人吃惊的是NVIDIA RTX 2080Ti / 11GB，成绩直逼阿里云TeslaV100 16G。katago测试过程中，

第一次测试居然认为成绩出现误差，提示“Optimal number of threads is fairly high, increasing the search limit and trying again.”自动重新测试了一遍。

不愧为显卡核弹。难怪黄厂长严令禁止数据商将游戏显卡用于数据服务器上。其价格居然还要低于NVIDIA RTX A4000 / 16GB，这也是性价比最高的GPU实例。

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