GPU云服务器关机后还会计费吗新手怎么选配置

很多刚接触GPU云服务器的小伙伴，第一反应就是：“我晚上不用的时候把机器关掉，是不是就不花钱了？” 这个问题，其实跟你后面要做的项目部署、模型训练、AI推理都直接相关。

这篇文章就围绕一个真实场景来讲：从零在GPU云服务器上部署一个深度学习环境，顺便把“关机到底收不收费”这件事彻底搞明白。 你可以一边跟着操作，一边把云服务器和GPU资源选好。

一、先搞清楚GPU云服务器的计费构成

不管你用的是哪家的GPU云服务器，计费一般都分成三块：

• 计算资源：CPU、内存、GPU卡本身。
• 存储资源：系统盘、数据盘，以及对象存储等。
• 网络资源：公网带宽、弹性公网IP、负载均衡等。

不同云厂商在“关机”这件事上的策略差异，主要就体现在计算资源和部分存储资源上。

以腾讯云为例，GPU云服务器的计费模式主要有：

• 包年包月：一次性买断一段时间，比如1个月、1年，适合长期稳定的业务。
• 按量计费：用多少算多少，按秒或按小时出账，适合短期测试、开发、临时任务。
• 竞价实例：价格更低，但资源可能被随时回收，适合能容忍中断的批处理任务。
• 包销计费：面向大客户的长期合约模式，个人用户接触较少。

其中，跟“关机”关系最密切的就是按量计费模式。腾讯云明确支持“按量计费实例关机不收费策略”，但包年包月、竞价实例等规则不同。

如果你还没买过，可以先通过下面这个链接进入腾讯云GPU云服务器页面，看看不同计费模式的实例类型和价格，心里有个底：腾讯云GPU云服务器。

二、不同计费模式，关机后到底怎么收费？

这里以腾讯云的规则为主，结合其他厂商的常见做法，帮你梳理清楚。

1. 包年包月：关机也继续收费

包年包月相当于你提前买了“一段时间的机器使用权”。不管你是开着还是关着，这段时间都已经付过钱了。

以腾讯云为例，包年包月的GPU实例到期后，会先关机并进入回收站，保留15天，期间可以续费恢复。15天后仍未续费，实例才会被销毁。

所以，如果你用的是包年包月，“关机”并不能停止计费。想彻底不花钱，只能等到期不续费，或者提前退订（具体退订规则以腾讯云控制台为准）。

2. 按量计费：支持“关机不收费”

按量计费是“用多少算多少”，关机是否收费，关键看云厂商是否支持“关机不收费”策略。

腾讯云的按量计费GPU实例支持这一策略，具体规则是：

• 实例关机后，计算资源（CPU、内存、GPU）不再计费。
• 但绑定的云硬盘（系统盘、数据盘）、弹性公网IP、带宽等资源，仍会按各自的规则继续计费。

简单来说，按量计费的GPU云服务器，关机可以省掉GPU和CPU的钱，但硬盘和带宽的钱还是要出的。

其他厂商的做法类似，比如华为云的按需计费普通实例（不含本地盘、FPGA卡、裸金属），关机后基础资源（vCPU、内存、镜像、GPU）不再计费，但云硬盘、弹性公网IP等继续计费；而天翼云的按量计费GPU云主机，关机后基础资源不计费，但系统盘仍收费，其他绑定产品（如云硬盘、弹性IP）按各自规则收费。

3. 竞价实例：关机可能更“亏”

竞价实例的价格通常比按量计费低很多，但资源可能被云厂商随时回收。对于竞价实例，“关机”并不是一个好的选择：

• 有些厂商的竞价实例，关机后仍然会计费，因为资源仍然被你占用。
• 即使支持关机不收费，当你再次开机时，可能因为资源不足而无法启动，导致业务中断。

所以，竞价实例更适合“能容忍中断、短期使用”的任务，比如大数据批处理、渲染等，不建议用于需要长期稳定运行的业务。

4. 特殊实例：关机也可能继续收费

有些特殊类型的实例，即使关机，计算资源也可能继续计费。比如华为云的竞享模式竞价实例、包含本地盘的实例（如磁盘增强型、超高I/O型）、FPGA卡实例、裸金属实例等，关机后仍然计费，想停止计费只能删除实例。

腾讯云的GPU云服务器目前主要是包年包月、按量计费、竞价实例和包销计费，暂时没有提到这些特殊实例类型，但如果你选择的是其他特殊规格，建议提前查看计费说明。

三、新手怎么选？结合项目场景选对计费模式

知道了不同计费模式的关机规则，接下来就要结合你的项目场景来选了。以下是几个常见的场景：

场景1：个人学习/小项目，偶尔用

比如你刚学深度学习，想跑几个示例模型，或者偶尔用GPU跑一下数据预处理，这种情况适合用按量计费。

理由：

• 按量计费灵活，用的时候开机，不用的时候关机，可以省掉计算资源的钱。
• 腾讯云支持按量计费关机不收费，关机后只付硬盘和带宽的钱，成本可控。

操作步骤：

1. 登录腾讯云控制台，进入GPU云服务器页面，选择“按量计费”模式。
2. 选择合适的地域（比如离你近的地域，延迟低），选择GPU实例规格（比如GN7、GN8，根据你的需求选）。
3. 配置系统盘（建议50GB以上，SSD类型），数据盘根据需要选择（比如100GB或更多）。
4. 配置公网带宽（如果只是本地测试，可以选1-5M；如果需要对外提供服务，可以选10M以上）。
5. 确认配置后，下单购买。购买后，你可以根据腾讯云GPU云服务器页面的指引，登录实例，安装GPU驱动和深度学习框架。

场景2：长期稳定的生产业务，比如在线推理服务

比如你做了一个AI推理服务，需要7×24小时运行，这种情况适合用包年包月。

理由：

操作步骤：

1. 登录腾讯云控制台，进入GPU云服务器页面，选择“包年包月”模式。
2. 选择适合你业务的GPU实例规格（比如推理优化型实例，如GI系列）。
3. 配置系统盘和数据盘（根据业务需求选择容量和类型）。
4. 配置公网带宽（根据访问量选择，比如10M、20M或更高）。
5. 确认配置后，选择购买时长（比如1年、2年），下单购买。购买后，你可以根据腾讯云的指引，部署你的推理服务。

场景3：短期大任务，比如模型训练

比如你需要训练一个大型模型，需要大量的GPU资源，但训练时间只有几天或几周，这种情况适合用按量计费+竞价实例组合。

理由：

• 按量计费灵活，适合短期使用。
• 竞价实例价格低，可以大幅降低成本，但需要注意资源可能被回收。

操作步骤：

1. 登录腾讯云控制台，进入GPU云服务器页面，选择“按量计费”模式，创建主实例（用于训练任务）。
2. 如果需要更低的成本，可以再创建几个竞价实例，用于辅助训练（比如数据预处理、模型验证等）。
3. 配置系统盘和数据盘（根据训练数据的大小选择容量）。
4. 配置公网带宽（如果需要上传训练数据或下载模型，可以选10M以上）。
5. 确认配置后，下单购买。训练任务完成后，及时关机或删除实例，避免不必要的费用。

四、部署深度学习环境：从零开始

选好计费模式和实例后，接下来就是部署深度学习环境了。这里以Ubuntu 22.04系统为例，教你一步步操作。

1. 登录实例

购买成功后，你可以通过腾讯云控制台的“远程登录”功能，或者使用SSH客户端（比如Xshell、FinalShell）登录实例。

登录信息：

• 公网IP：在实例详情页可以找到。
• 用户名：默认是ubuntu（如果是CentOS系统，默认是root）。
• 密码：如果是第一次登录，需要重置密码（在实例详情页的“重置密码”功能中操作）。

登录命令：

ssh ubuntu@你的公网IP

2. 更新系统

登录后，首先更新系统软件包：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

3. 安装GPU驱动

腾讯云的GPU实例支持自动安装GPU驱动，你可以在创建实例时勾选“自动安装GPU驱动”，这样系统会自动安装合适的驱动版本。

如果没有勾选，可以手动安装。以NVIDIA驱动为例，步骤如下：

1. 添加NVIDIA的官方源：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt update

2. 安装NVIDIA驱动：

sudo apt install -y nvidia-driver-535

3. 重启实例：

sudo reboot

4. 验证驱动是否安装成功：

nvidia-smi

如果输出类似下面的信息，说明驱动安装成功：

+---------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.161.08 Driver Version: 535.161.08 CUDA Version: 12.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================================+======================+======================|
| 0 Tesla T4 Off | 00000000:00:1E.0 Off | 0 |
| 30% 35C P8 10W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

4. 安装CUDA和cuDNN

如果你需要运行深度学习框架（比如TensorFlow、PyTorch），还需要安装CUDA和cuDNN。

以CUDA 12.2为例，安装步骤如下：

1. 安装CUDA Toolkit：

sudo apt install -y cuda-toolkit-12-2

2. 配置环境变量：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3. 验证CUDA是否安装成功：

nvcc --version

如果输出类似下面的信息，说明CUDA安装成功：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_15_22:02:13_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.2, V12.2.140

cuDNN的安装相对复杂一些，需要从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN库，然后解压并复制到CUDA的安装目录中。具体步骤可以参考NVIDIA的官方文档。

5. 安装深度学习框架

以PyTorch为例，安装步骤如下：

1. 安装Python3和pip：

sudo apt install -y python3 python3-pip

2. 升级pip：

pip3 install --upgrade pip

3. 安装PyTorch：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu122

4. 验证PyTorch是否安装成功：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

如果输出类似下面的信息，说明PyTorch安装成功，并且可以使用GPU：

2.0.1+cu122
True

五、成本优化：关机不收费的正确用法

前面已经提到，按量计费的GPU云服务器支持关机不收费，但需要注意以下几点：

1. 关机前，备份重要数据

关机不会删除你的云硬盘数据，但为了安全起见，建议定期备份重要数据到对象存储或者其他存储服务中。

2. 关机后，检查资源是否继续计费

关机后，你可以通过腾讯云控制台的“费用中心”查看账单，确认计算资源是否已经停止计费，以及云硬盘、弹性公网IP等是否继续计费。

3. 长期不用，考虑删除实例

如果你确定某个实例长期不用，建议直接删除实例，这样可以彻底停止所有资源的计费。删除实例前，一定要备份好数据。

4. 结合自动伸缩，降低成本

如果你的业务有明显的峰谷时段，可以考虑使用腾讯云的自动伸缩功能，在业务高峰时自动增加GPU实例，在业务低谷时自动减少GPU实例，这样可以大幅降低成本。

六、常见问题解答

1. 包年包月的GPU云服务器，可以中途退订吗？

包年包月的GPU云服务器一般不支持中途退订，具体退订规则以腾讯云控制台为准。

2. 按量计费的GPU云服务器，关机后，云硬盘会删除吗？

不会。关机后，云硬盘（系统盘、数据盘）会继续计费，数据也会保留，直到你手动删除云硬盘。

3. 按量计费的GPU云服务器，关机后，弹性公网IP会删除吗？

不会。关机后，弹性公网IP会继续计费，除非你手动释放。

4. 竞价实例的GPU云服务器，关机后，资源会被回收吗？

竞价实例的资源可能被云厂商随时回收，即使关机也可能继续计费。建议在使用竞价实例时，做好数据备份，避免数据丢失。

七、总结

通过这篇文章，你应该已经搞清楚了“GPU云服务器关机后还会计费吗”这个问题，并且学会了如何结合项目场景选择合适的计费模式，以及如何部署深度学习环境。

总结一下关键点：

• 包年包月：关机也继续收费，适合长期稳定业务。
• 按量计费：支持关机不收费，适合短期测试、开发、临时任务。
• 竞价实例：价格低，但资源
  
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