萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

在Colab成为付费会员后，就一定能用上V100和P100？

Nonono，现在你可能会“碰巧”用上Tesla T4！

大伙儿都知道，前段时间Colab上线了一个50美元/月（约325元/月）的“超级会员”Pro+，和10美元/月的“普通会员”Pro相比，Pro+能优先用上V100和P100 GPU。

现在，有Reddit网友发现，以前总能抢到V100和P100的Pro会员，甚至可能被分配到T4。

△图源：Reddit

要知道，Tesla T4可是Colab免费玩家也能“碰运气”获得的算力！

对于Colab用户来说，充钱买Pro本身就是想要更好的算力，T4显然不符合他们对于GPU的期待。

话题一上Reddit，立即炸出了一波网友。

使用优先级的问题

网友们在登录Colab后发现，事情没有想象得这么糟糕。

不少人去试了试，发现搞到一个P100 GPU还是很容易的，应该不是想象中的“官方Pro降级”。

“Pro会员拿到T4”的具体原因，可能只是恰好赶上了使用高峰期；此外，如果经常在高峰期大量使用GPU，会员的优先级也会下降。

具体来说，现在谷歌Colab上有几种GPU可供选择：K80、T4、P100、V100……

但这并不意味着某个会员就一定能用上某个型号的显卡。

例如，免费玩家通常会被分配到K80，但运气好的话也能搞到Tesla T4；

Pro玩家可以被分配到P100，偶尔也会分配到V100或者T4；

Pro+玩家可以被分配到V100，偶尔也会分配到P100（目前还没有Pro+用户表示自己被分配到T4）。

不过，现在Pro会员想要搞到V100，确实没那么容易了。

在V100刚出来的时候，Pro会员基本都能用上，Colab也一度被认为是“真香”的云计算资源。

随着用户数量增多、前段时间又升级了“超级会员”Pro+，现在Pro用户基本抢不到V100了，正常就只能用P100甚至偶尔用上T4。

对于这种现状，有人替谷歌说话，认为Colab现阶段能提供的所有GPU都已经很不错了。要是真的有商业项目需要用到更多GPU的话，肯定是花钱更好。

但也有不少用户抱怨称，原来免费玩家甚至能获得P100，现在基本只能用上K80了。

Colab还香不香？

除了Colab以外，现阶段确实还有不少免费的GPU资源提供。

例如，Kaggle每周提供30小时的TPU资源，以及至少30小时的GPU资源；

又例如，AI Studio每天免费提供8张算力卡，具体消耗情况来看，16GB显存每小时消耗0.5张；32GB显存每小时消耗1张，4×32GB显卡每小时消耗4张。

至于付费的GPU资源，同样也有不少。

有网友已经改用了Saturn Cloud，表示它“虽然有点贵，但更可靠也更易用”。

除此之外，类似于Sagemaker、Paperspace Gradient也是不错的选择。

例如，在Paperspace Gradient上，G1会员8美元/月，免费租用6小时GPU，或是以2.3美元/小时的价格租用V100，同时提供200GB存储和5个并行notebook。

对于Colab现状，你怎么看？

参考链接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/pdwxxz/d_colab_pro_no_longer_gives_you_a_v100_not_even_a/
[2]https://cloud.google.com/compute/docs/gpus
[3]https://colab.research.google.com/signup
[4]https://gradient.paperspace.com/pricing
[5]https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/private