当Stable Diffusion画图太慢、Llama模型训练卡顿、毕业论文跑模拟迟迟不出结果，越来越多的个人开发者、科研人员和学生党发现：租用GPU算力，不再是"可选项"，而是"必选项"。但面对市场上众多的算力平台，个人用户该如何选择？价格？性能？还是服务？作为一个深度体验过多家平台的算力用户，今天我就带大家全面剖析，并分享一个真正适合个人需求的宝藏平台。
一、个人租算力必须避开的4个大坑
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隐藏费用
很多平台宣传的“最低价”实际需包年包月的，按需使用却附加网络流量费、数据存储费甚至任务调度费的。个人用户用量不稳定，要选真实按量计费的平台。 -
环境配置
每次开机都要重装CUDA、配置PyTorch。对于个人来说，时间成本太高了。理想的平台应该要预装丰富的主流环境，支持系统镜像保存。 -
性能虚标
有一些平台宣称的“显卡性能”实为虚拟分片或锁频卡，实际计算的速度大打折扣。一定要选能够提供真实显卡资源的平台。 -
响应速度
租之前回复的很快，遇到问题了就各种拖延和冷处理，个人用户没有iT团队，是很需要可以实时提供技术支持的平台。
二、给同学的一些建议
如果你是第一次租用算力，我建议按以下步骤：
1：如果你是高校的师生，可以先去填写信息获取认证（有相关优惠）
2：新用户注册可以免费使用（有赠送注册算力券），可以先白嫖测试效果。
3：在产品页选择合适的显卡型号，如果想要快速部署环境去Studio工作台选择预置的环境。
4：有不明白的地方可以去查看他们的新手教程，有图文和视频，非常容易上手。
