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！ 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？