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第62章 计算资源的限制（第3页）

如果使用更便宜的t4（显存小些）或老型号实例，可能控制在1000元左右。

“一千到两千……”

林晨沉吟。

这比他预想的自建工作站两万投入少了一个数量级，也远比长期包月云服务器便宜。

这笔钱，相当于家庭一个月的生活费，或者乐乐两个月的幼儿园学费。

压力依然存在，但似乎可以承受。

更重要的是，这笔投入是“可变成本”

，可以根据他的项目进度和财务状况灵活调整。

用得起就用，紧张了就少用或不用。

而且，云服务器意味着随时随地可以访问，性能稳定，无需维护，还能随时切换不同配置尝试。

“这是一种投资”

。

林晨说服自己，“对学习效率的投资，对项目进度的投资。

时间就是金钱，在这里，花钱买时间，可能是划算的”

。

他再次审视自己的存款账户。

失业时大概有三十万备用金，几个月下来，因为房贷、生活费和之前买书买课程，已经用了接近12万。

如果再拿出两千块投入云服务器……

“必须花。”

他下定了决心。

如果因为心疼这点钱而无限期拖延项目，损失的可能是更大的机会成本。

他没有选择最便宜的“抢占式实例”

。

为了训练稳定性，他选择了常规的按量付费。

在阿里云上，他找到一款名为“ecs.gn5i-c8g1.2xlarge”

的实例，配备一颗p100GpU（16Gb显存），按量付费每小时12.5元。

他仔细阅读了计费规则：按秒计费，每小时结算，用完后要记得主动释放，否则会一直计费。

“得像用电一样精打细算”

。

林晨苦笑。

注册、实名认证、充值500元（作为启动资金，防止小额消费频繁充值麻烦）、选择华南地区（鹏城）的可用区以减少网络延迟、创建实例、选择Ubuntu系统镜像、配置安全组（开放SSh端口）……

一系列操作后，屏幕上显示实例创建成功，分配了公网Ip。

林晨打开终端，用SSh连接上去。

熟悉的Linux命令行界面出现。

他首先按照文档，在云服务器上配置cUdA驱动、安装Anaconda、创建python虚拟环境、安装pytorch（GpU版本）及相关依赖库。

这些步骤他已经在本地笔记本上做过无数次，轻车熟路。

云服务器的网络速度很快，下载安装包比家里宽带快得多。

环境配好后，他将本地开发好的行业轮动模型代码和数据，通过scp命令上传到云服务器。