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本文作者在Reddit上提出了一个设想：出租GPU计算机，说不准可以获取加倍的挖矿利润？他阐述了这个构思的合理性及可行性。此外，也有很多网友对这个想法很有兴趣，同样也提出了自己的看法。
作为一个穷学生，我最近在研究深度学习和AI，我的业余项目经常需要大量的GPU去训练神经网络。不幸的是AWS和Google云提供的云GPU实体实在太贵了（加上我的学生免费额度3天就用完了），所以对我的业余项目来说，最大的困难是GPU计算上的不足。
但是我很幸运，我有个朋友用他的Nvidia 1080 ti在以太坊挖矿。相比在以太坊挖矿，我可以在Venmo上付给他双倍的价钱，同时作为回报，他以大大低于AWS的价钱把他的计算机借给我训练我的神经网络。
当时我就在想，“嗯，加密货币挖矿者是不是可以轻易地把他们的GPU借给AI研究人员呢？”
实际上，市场上几乎没有提供小型云服务的基础设施。所以我建立了Vectordash网站，通过这个网站，你可以将自己的Nvidia GPU出租给AI研究人员，这有点像Airbnb，但是出租的对象是GPU。与挖矿相比，目前出租GPU可以比利润最高的加密货币多赚3-4倍。
你只需要运行桌面客户端，并列出你的机器将保持在线多久，如果有人感兴趣，他们就会租你的机器，并根据使用机器的时长支付相应的费用。如果你喜欢还可以继续挖矿，因为桌面客户端可以在挖矿和租赁（如果有人要租你的机器的时候）之间自动切换。
我还在评估是否GPU矿工对出租这件事感兴趣，但是作为一个仅仅为了业余项目不得不每天为AWS上的GPU支付高达20美元的人来说，这会有很大的帮助。
常见问题：
1）AMD的GPU可以出租吗？
就目前的情况而言，还不行。也许将来可以，但时间未定。
2）Windows系统可以出租吗？
就目前的情况而言，还不行。也许将来可以，但时间未定。
3）什么时候我可以把自己的GPU挂在Vectordash出租？
这周我有几个考试（挺无聊的考试），但是桌面客户端很快就能做完了。预计在几天之内我就会发出安装说明的邮件。
4）怎样才能出租我的机器？
您只需填写此表格（https://goo.gl/forms/ghFqpayk0fuaXqL92）就可以了。我会在几天之内发邮件通知您具体的安装说明。在此期间，您可以在Vectordash上注册帐号。
—-针对以上的设想，有网友给出了自己的评论：
评论1：我对文中所说的出租GPU非常感兴趣，但是我有几个问题：
机器/AI学习需要多少PCIe带宽？现在很多人都用1x risers，对机器学习来说PCIe带宽够吗？
CPU利用率。目前挖掘几乎不需要CPU，但我不确定AI学习需要什么。现在大多数矿工使用缓慢但高效的赛扬处理器。
除了上述之外，还需要什么样的主系统内存？我知道很多矿工使用4GB，但我个人使用8GB。
带宽。跑机器学习需要多少网络带宽？上传和下载？
听起来所有的机器学习都是在虚拟机上运行的？如果你有6个GPU，那么就可以在系统上用不同的用户跑多个虚拟机？还是说你只运行一个虚拟机，并由这个虚拟机负责路由？
我觉得你的想法很不错，在这类的项目上做设备投资听起来很有意思。
更新：我快速上网查了下，看起来似乎AI更适合在16倍以上的8倍通道上运行，更不用说1倍通道可提供的带宽了。 可能需要在现有的一些挖矿系统中测试一下，看看不同的PCIe带宽的性能如何。
作者对评论1的答复：
很棒的问题，谢谢您的提问。
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16倍速的通道肯定会更好！如果不能完全符合内存条的要求，那么数据集的性能会有略微的下降，但我不确定性能究竟可以到何种程度。
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CPU很重要，如果赛扬CPU在训练神经网络时成为GPU的瓶颈，那么AI研究人员可能只好挑选CPU更快的机器使用。
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机器的规格要求如上述所示。这完全取决于AI研究人员。较大的神经网络可能需要更多RAM，而较小的网络所需的较少。具体的额度则取决于具体训练的模型。
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还是那句话，取决于具体的训练模型和数据集。我接触过的数据集中大多数<1GB。如果您希望更好地了解研究人员经常使用的数据集大小，我建议您可以看看Kaggle比赛。通常，使用100GB+数据集的研究人员已经拥有了强大了GPU（作为实验室或组织的一部分），并且可能不需要借助Vectordash之类的帮助了。
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我使用的是LXC容器（由Ubuntu的同一家公司开发）。虚拟机很快就会变乱。我所使用的抽象如下：每台机器可以有多个GPU，并且客人可以在机器上加速实例（或容器），其中该容器可以访问n个GPU，n<=机器上可用的GPU总数。
评论2：这是个精彩绝伦的点子。为你点赞！
如果我是你，我可能会……改良你的API，使之与AWS相兼容。让研究人员可以非常简便的在你的平台上启动GPU，而不同通过AWS。还有呀，为什么不让他们同时使用你的平台和AWS，系统自动为他们选择最便宜的可用资源呢？这可以在短期内解决租用机器不足的问题，方便你的买家始终可以获取最便宜的资源，而无需在你的平台和AWS之间切换。然后，你可还以公布主机数距离需求还差多少。
原文：https://www.reddit.com/r/gpumining/comments/86ofw2/rent_out_your_gpu_compute_to_ai_researchers_and/
译者：马晶慧
责编：言则
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