虽然在生产中使用机器学习的企业相对较少，但是在该领域还是有很多开发工作，例如计算机科学家建立和训练机器学习算法，企业调查各种业务案例等。训练这些系统需要大量的计算能力，而目前企业发现利用许多并行工作的GPU的能力是获得这种驱动力的最好方法。
为GPU集群构建专门的供电和冷却系统并不合算，这使得租赁成为很好的选择，特别是在实验阶段，大多数公司都采用机器学习。这对于云计算提供商来说是一个商机，他们已经拥有这种基础设施和资源的经验，可以提供它作为一种服务。
谷歌公司在云基础架构服务的最大竞争对手亚马逊和微软公司都推出自己早期的云GPU服务。亚马逊网络服务公司去年9月推出了其附带Tesla K80 GPU的P2云VM实例，微软Azure在2016年12月推出了由Tesla K80芯片提供支持的N系列服务。
对于租赁相同的GPU集群，谷歌为美国用户提供的价格为每GPU每小时70美分，为亚洲和欧洲的客户提供的价格为77美分。谷歌公司的定价低于亚马逊公司，亚马逊公司托管在美国的最基本的单GPU P2实例每小时花费为90美分。微软没有透露其价格，但N系列的最基本的配置每月收取700美元的费用。
机器学习技术日益发展成熟，目前还不清楚什么类型的基础设施将占主导地位。Cirrascale公司也是一家提供裸机GPU服务器作为云服务的机器学习的厂商，该公司高管认为混合基础设施最有可能变得更加普遍，其前提是计算业务和云服务得到更大的发展。
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