首先你心里要有几个服务商想要做对比，再对你想要的服务器规格、价格、服务等各方面进行对比。其实GPU服务器的配置不同、性能不同，价格自然不一样，你可以先在网上选择下适合自己的服务器类型和配置，然后再去对比价格。像我们公司现在用的服务器就是思腾合力家的，他们家在京东上也店铺，你也可以去店铺上看看服务器类型和价格，思腾合力不仅有自主研发的服务器，而且还是英伟达的经销商，在价格方面可以给你做个对比看看。望采纳我的答案，不胜感激。如果还有什么需要，可以追问，谢谢！
怎么租用GPU服务器
可以选择大厂也可以，毕竟gpu服务器市面上挺多的如果是性价比的话，可以选择GPUCAT的云服务器。价格的话还是挺划算的，听说服务不错的。为人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。
去租用GPU的平台就可以，矩池云现在比较简单，里面都有租用教程。简单易学，轻松上手。
用GPU和CPU服务器深度学习，哪个合算？
CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。当需要对大数据bigdata做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。简而言之，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教援，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是，需要大数据来训练。因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，GPU正好有这个专长。
GPU合算CPU擅长逻辑控制，串行的运算。GPU擅长的是大规模并发计算。GPU的工作大部分计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。GPU用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。