gpu云服务器租用价格，云端显卡怎么用？
云端显卡可以用来进行图像处理、机器学习等计算密集型任务，用户可以通过云计算平台来使用。以下是使用云端显卡的步骤：
1. 注册云计算平台账号，选择支持使用云端显卡的云服务提供商，如Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud等。
2. 在云计算平台上创建一个实例，选择包含GPU的实例类型，如AWS的P系列实例、Azure的NC系列实例、Google Cloud的B系列实例等。注意，不同的实例类型可能支持不同的GPU类型和数量，需要根据自己的需求选择适合的实例类型。
3. 启动实例后，通过远程登录到实例控制台来访问云端显卡。用户可以使用远程桌面连接、SSH或其他远程登录方式进行连接。
4. 在云端显卡上安装所需的软件和驱动程序（如CUDA等），并上传或下载需要处理的数据和代码。
5. 开始使用云端显卡进行任务处理，如图像处理、机器学习、深度学习等。
需要注意，在使用云端显卡时需要提前规划好所需的计算资源、配置和软件环境，以确保任务能够顺利进行。此外，使用云端显卡需要支付一定的费用，具体费用和收费方式也需要在选择云计算平台和实例类型时进行了解和确认。
拯救者r9000p适合环艺专业吗？
可以用的。
分情况而定：
如果是研究人工智能、深度学习、游戏开发和神经网络等，那么R9000P实用，但可能R9000P的显卡满功耗RTX3060也不够用，后期可能还是需要组台式机或租用GPU服务器。
如果不是以上所说的方向，那么对于大部分学编程的人来说，都是不实用的。
R9000P特出的点是CPU性能和显卡性能强劲，搭载的R7-5800H处理器最大性能释放可达80W，显卡是满功耗的RTX3060，但如果不玩3a游戏，或非第一种情况，那么都是性能大大过剩的。
云计算到底是什么？
云计算的过去
我们知道在过去如果你的业务想在互联网上为用户提供服务，是需要与运营商或有电信运营资格的企业手中租赁机柜和硬件服务器或自己提供服务器托管在数据中心(IDC）中，这种模式带来的弊端显而易见：
首先，是硬件成本高，一台服务器成本高达几万元加上托管费和网络费用等等，一些中小企业承受不起如此昂贵的支出，
其次，是利用率不高，一台服务器如果只运行一个服务，可能资源利用率不到 10%，但是如果把很多服务都跑在同一台服务器上，虽然可以提升服务器的资源利用率，但是一旦服务器出现故障，所有的进程都会挂掉，缺乏高可用能力。
第三，可扩展性低，维护成本过高，传统的 IDC 托管方式，一台服务器要升级硬件是非常的耗费人力和时间的，你可以想象以下一台服务器出现硬件故障或要增加磁盘，运维人员需要从公司跑到机房去升级硬件，这中间需要停机断电升级。后来一些服务器进行升级支持热插拔技术，但是也还是需要有人去机房升级或者有的机房，这种方式的可扩展性和维护成本之高是一些中小企业无法承受的。
因此，在2006年云计算这个概念被首次提出，从概念到产品一直不断的迭代发展到今天，已经差不多10年了。在这10年间，云计算取得了飞速的发展与翻天覆地的变化。如今我们可以看到云计算被视为计算机网络领域的一次革命，因为它的出现，社会的工作方式和商业模式也在发生巨大的改变。与此同时也诞生出一批优秀的先行者和行业领导者，例如谷歌、微软、亚马逊、阿里云等等一批优秀的云计算提供商。当然这背后离不开那些为此而付出的开源软件厂商和优秀的开发者门，例如 OpenStack、docker、kubernetes 等等技术的产生使得云计算日渐成熟。
现如今，我们通过云厂商们提供的平台可以使用非常方便的购买硬件资源进行使用，云计算给我们带来的便利性如下：
按需付费，用户可以根据自己的业务需求购买适合自己当前业务规模的硬件资源进行使用。
弹性伸缩，通过鼠标点点就可以升级和降级硬件资源，灵活性非常强。
可靠性高，由于购买资源的成本大大降低，部署高可用等技术成为了可能，这使得倘若服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。
云计算的服务类型也多种多样，通常我们分为Iaas、Pass、SaaS。
基础设施即服务IaaS)
基础设施即服务是主要的服务类别之一，它向云计算提供商的个人或组织提供虚拟化计算资源，如虚拟机、存储、网络和操作系统。
平台即服务(PaaS)
由于 Iaas 的蓬勃发展，为 Pass 服务提供了可能，它能够为开发人员提供通过全球互联网构建应用程序和服务的平台。Paas为开发、测试和管理软件应用程序提供按需开发环境。
软件即服务(SaaS)
软件即服务也是其服务的一类，通过互联网提供按需软件付费应用程序，云计算提供商托管和管理软件应用程序，并允许其用户连接到应用程序并通过全球互联网访问应用程序。
事实上，我们会发现很多云厂商提供的服务类型都是基于 Iaas、PaaS和 SaaS 之和的。
云计算的未来
随着云计算的继续发展，未来在云基础设施、云开发、云应用、云管理四个方面都将会出现更多的服务和产品形态。
首先是基础服务设施的发展，据 IDC于近日发布了《IDC FutureScape: 全球云计算2020 年预测——中国启示》到2021年，中国90%以上的企业将依赖于本地/专属私有云、多个公有云和遗留平台的组合，以满足其基础设施需求。因此分布式云将会成为未来基础设置发展的一个重要方向。
第二是云开发的发展，随着更多的企业上云，依赖云提供的各种API生态将会蓬勃发展，我们可以看到类似阿里云、AWS 这样的基础设置领导者正在不断的完善他们的 API 接口供使用者调用。其实在当下，我们就可以通过这些服务提供商提供的 API 接口来对一些云服务提供生命周期管理。在未来还会有更多的产品和服务将使用公有云和内部API提供的服务构建复合型应用程序；据 IDC 预测，其中将有一半将利用人工智能和机器学。
第三个是云应用的发展，未来人工智能自动化、物联网和智能设备每天将产生庞大的数据，这将导致一些行业应用规模化从而驱动很多业务提供商通过云来为客户提供应用，即会出现各种丰富多样的PaaS 平台，比如医疗、教育、电商等等 PaaS 平台。
第四个是云管理的发展，随着虚拟化技术和容器以及容器编排技术的发展，以 Kubernetes和多云管理流程以及各种自动化运维工具的出现，未来到将会有更多的企业将在容器、开源和云原生应用开发方面依赖于第三方服务提供商的帮助来构建和管理他们的业务。
我们可以看到云计算在这 10 几年时间里从互联网走向非互联网，从传统的服务升级方式走向云原生，从影响企业IT变革走向推动企业全面数字化转型，正深刻地影响着个人、企业乃至整个社会的生产生活方式。
联想要拿身家性命豪赌一笔大买卖？
一切要从1994年说起，当时柳传志和倪光南“倪柳之争”水深火热，贸工技还是济公贸成为意识形态的差异，但是此时杨元庆的崛起，助力柳传志的“贸工技”成为联想的命脉，并且一直持续到现在。
从2001年杨元庆成为联想CEO，再到2004年主导并购IBM的PC业务以来，就成为了联想集团的“一把手”，杨元庆成为仅次于柳传志的领导人，并且成为中国薪资最高的CEO，年薪1.18亿元，这已是他第三年排名中国上市公司CEO第一，超越苹果公司CEO库克，是其2倍，同时是腾讯马化腾的5.5倍。
而联想目前亏损加大，同时被提出恒生指数，让联想更加危机，而为了应对危机，联想的做法是并购：2018年5月5日，联想集团有关向富士通购买FCCL的51%股份事项，买卖协议的所有先决条件均已达成，再度成为PC行业老大。
为了应对联想业绩低迷，杨元庆制定了两个方面的目标：1、与京东是深度合作，抱紧刘强东的大腿；2、全面发力人工智能。
2016年联想和京东曾达成协议，联想全线产品未来三年力争在京东实现600亿人民币的目标销售额。2017年6月销售目标变为800亿，并可能冲刺1000亿。这800亿目标中，有600亿是PC，150亿是手机，50亿是其他产品。
而AI的布局则更早，2015年杨元庆就谈到了联想对“智能连接”5个方面的思考和动作。目前但联想从一个PC的单业务公司，折腾成了有PC、移动、企业级、云服务等多业务的集团。无疑，联想从未像现在这样接近AI时代的业务形态。
你觉得联想还能恢复吗？一起来评论区讨论吧
现在的安防监控行业好做吗？
——以下数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国视频监控行业“十三五”市场前瞻与发展规划分析报告》。
视频监控行业正在经历新一轮的智能化迭代
2015年开始，伴随着深度学习算法的成熟、AI加速计算芯片的快速迭代以及互联网产生的结构化信息的积累，人工智能领域的计算机视觉技术快速发展，使得安防监控系统开始进行新一轮的从“看的见”、“看得清”向“看得懂”的转变，即为目前行业正在经历的智能化变革时代。
在这一轮智能化变革中，通过在系统中添加新的计算单元（用于运行深度学习算法），监控视频中的人、车、物和事件信息可以被深度学习算法所识别提取并做结构化的存储，目标信息检索的效率大幅提升，并且在安防之外还具备了参与用户的业务管理的功能（利如实现公安应用中的黑名单实时报警和人车的行为轨迹分析，交通应用中的违规行为检测，企业单位的考勤和访客管理，线下零售应用中的客户流量信息统计等等）。在具备了生产力工具属性之后，视频监控的需求在智能化时代有望进一步打开。
考虑到视频监控系统的网络传输压力和存储成本，以及为了提高系统效率和反应速度，目前行业内已经形成了云边融合的智能化方案共识。
边缘测，在前端摄像头中内置嵌入深度学习算法的AI芯片，对视频内容进行实时感知计算，将识别和分类的结果实时应用，并按需将高质量结构化数据及分析结果传回端。
在云端，利用集中部署的池化资源优势，进行更高层级的感知和认知层面的计算，并且按需进行大数据关联性分析。
在云边融合的架构下，近年来安防行业头部厂商纷纷推出自家智能化产品和解决方案。举例来看，海康威视、大华股份、宇视科技、华为等供应商均已推出了各自的针对具体场景的智能化应用方案以及具体环节的智能化产品。
平安城市深入推进，国内视频监控市场潜力无限
城镇化率是一个国家或地区经济发展的重要标志，也是衡量一个国家或地区社会组织程度和管理水平的重要标志。2000年至2018年，中国城镇化水平从36.22%提高到59.58%。
从城镇化发展进程来看，中国城镇化进程处于加速阶段。相比发达国家75%的城镇化率，中国城镇化水平还有很大差距，预计未来几年中国的城镇化进程还将持续，未来城镇化进程还有很大发展空间。
视频监控市场的主要需求在城市，因此城市人口规模决定视频监控市场规模大小，而人口城市化率则反映了视频监控市场发展的未来空间。从具体数据来看，中国人口2018年的城市化水平相当于中等偏高收入国家2009年的水平，按照目前发展速度估算，中国还需要15左右才能达到中等偏高收入国家的城市化水平。因此，中国国内视频监控整体市场需求增速仍然存在十年的黄金增长期。
城镇化进程持续推进，带来增量公共安全需求。城市是人类文明与创新的核心载体，安全是现代化城市的第一要素，城市安全是城市可持续战略的重要组成部分。目前我国处于经济转型期和迅速发展的时期，公共安全形势日益严峻，我国城市对公共安全体系的建设已经十分紧迫；国家对公共安全非常重视，全国公共安全支出逐年稳步增长为公共安全相关行业发展提供了基础保障。2009-2017年，国家财政公共安全支出持续增长。2017年，国家财政公共安全支出12461.27以亿元，同比增长13.0%。
我国城市现有摄像头渗透率较低，具备较大提升空间。以每千人具有的视频监控数量作为目标，根据HIS的统计数据显示，我国安防摄像头渗透率为78台/千人，仅仅相当于美国平均水平（123台）的60%。二、三线城市摄像头覆盖率更低，据不完全统计我国二线城市的摄像头数量在5-10万个；三线城市则在5万个以下。就摄像头密度而言，二三线城市的摄像头密度远远低于10个/千人。较低的人均安防设备数量以及安防地区开展的不均衡为国内安防摄像头的市场发展提供了广阔的空间，国内安防摄像头未来仍有较大进步空间。
我国视频监控市场将持续扩大。伴随着我国城镇化不断推进，以及平安城市、智慧城市的持续建设、传统视频监控产品的需求将保持稳定增长以及人工智能带来的技术革新为视频监控的发展注入新活力，国内视频监控市场潜力无限。
