进行深度学习训练，是购买阿里HPC服务，还是花钱配置4个TitanX的服务器？

当然是自己配划算了。阿里HPC太贵了。
不过不建议买Titan X，1080 Ti便宜很多，性能还好。
（图片来源：Nvidia官网）
为深度学习挑显卡，主要看带宽和显存（当然还有价格）。
带宽：1080 Ti 4

当然是自己配划算了。阿里HPC太贵了。

不过不建议买Titan X，1080 Ti便宜很多，性能还好。

（图片来源：Nvidia官网）

为深度学习挑显卡，主要看带宽和显存（当然还有价格）。

带宽：1080 Ti 484 GB/s > Titan X 384 GB/s

显存：1080 Ti 11 GB < Titan X 12 GB

是的，1080 Ti显存小一点，但是价格便宜太多了。对于大多数深度学习应用而言，这1GB的差别并不会造成太多影响。如果真的对显存有需求，可以考虑Titan Xp （带宽 547.7 GB/s 显存 12 GB），性价比更高。

但是，无论你买什么卡，包括Titan X，甚至是性价比更低的卡，性价比都比阿里HPC高。

你自己算一下就发现，用阿里HPC的话，不到半年，所需开销就足够自己购买硬件了（这里已经计算了搭机器的人工成本，单纯算硬件的话，差距更明显）。

阿里HPC有一个好处是弹性。不过，鉴于目前显卡的行情，即使过了几个月你的这个深度学习项目被公司砍掉了，你把GPU什么的转卖掉，核算下来成本仍然远低于阿里HPC。

个人认为，阿里HPC比较适合极端情形：

大规模运用。公司不想自己搭数据中心。

极小规模运用。比如员工用MBP，模型放云上跑，偶尔跑一下，运算量也不大。省去了自己搭机器IT维护的麻烦。