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| 本文作者： 我在思考中 | 2021-08-31 11:28 |
作者 | 吴彤
编辑 | 青暮
买了Colab pro级会员，就一定能用上V100和P100？不，也有可能会分配到Tesla T4！
半个月前，谷歌推出pro+级会员，pro级会员“一脸懵逼”，在昨天的Reddit论坛上，网友“炸了锅”。
目前，谷歌Colab的GPU主要有4种：K80、T4、P100 和 V100 ，按照基准测试结果，它们的性能排序是：K80<T4<P100<V100。
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。
Colab 免费版、Pro 、Pro + 有啥不同？
对于学生党和科研党来说，能用到谷歌Colab训练服务器的网站，即便是9.99 美元一个月（几乎60元人民币）的会员费，总比自己买或租 一个GPU 要划算得多。
但Colab 又上线一款新的会员服务——Colab Pro+，一个月 49.99 美元（几乎一个月300元人民币），对于习惯了 9.99 美元的用户来说，49.99 美元属实有点贵了。而且，这样一来，pro会员就处于尴尬的境地，“会员之上还有会员，四舍五入等于没买？”
至于这一个月 50 刀的花费，究竟升级了什么，谷歌在“常见问题解答”里写得非常清楚。总结一下就是：
免费的就只能用老古董 K80，Pro 和 Pro+ 用户可以使用 T4 和 P100 GPU，还可以优先使用 TPU；
Colab Pro+ 订阅者能享受更高的连接稳定性，即使关闭计算机或浏览器标签页后，笔记本也能继续执行，上限是 24 小时。
但是，在几乎所有服务中，资源供应还是没有保证，并且依然存在用量限额。
以下是问题解答的详细内容：
Colab Pro 和 Pro+ 提供哪些类型的 GPU？
订阅 Colab Pro 后，用户可以优先使用谷歌最快的 GPU；订阅 Pro+ 后，还可获享更多福利。例如，有时，当非订阅者只能使用 K80 GPU 时，订阅者却可以使用 T4 和 P100 GPU。此外，用户还可以优先使用 TPU。但是 Colab Pro 和 Pro+ 依然存在用量限额，并且可用的 GPU 和 TPU 类型可能会不时变化。
在免费版 Colab 中，用户对较快 GPU 和 TPU 的使用权限非常有限，用量额度也比 Colab Pro 和 Pro+ 低很多。
Colab Pro 和 Pro+ 中的笔记本可以运行多久？
在 Colab Pro 中，笔记本可以保持连接长达 24 小时，空闲超时设置相对宽松。但实际连接时长并没有保证，空闲超时设置有时会变化。Colab Pro+ 订阅者还可获享更高的连接稳定性。
在免费版 Colab 中，笔记本最长可以运行 12 小时，空闲超时设置比 Colab Pro 或 Pro+ 严格很多。
Colab Pro 和 Pro+ 提供多大内存？
订阅 Colab Pro 后，用户可以优先使用高内存虚拟机。订阅 Pro+ 后，还可获享更多福利。这些虚拟机的磁盘空间通常比标准 Colab 虚拟机大很多，订阅后可以通过一项笔记本设置启用高内存虚拟机。此外，当 Colab 检测到用户可能需要高内存虚拟机时，有时可能还会自动分配这样的虚拟机。
Colab Pro 和 Pro+ 虚拟机的磁盘空间通常也比标准 Colab 虚拟机大很多。不过，并不能保证资源供应，高内存虚拟机也存在用量限额。
免费版 Colab 不提供高内存偏好设置，也很少向用户自动分配高内存虚拟机。
什么是“后台执行”？
订阅 Colab Pro+ 后即可使用后台执行功能，当用户关闭计算机或浏览器标签页后，笔记本也能继续执行，并且执行时间可达虚拟机的生命周期上限，即 24 小时。在执行完每个单元格后，输出将保存到云端硬盘。和往常一样，资源供应并没有保证，并且依然存在用量限额。
Colab Pro 用户的执行时间更久，并且如果供应情况允许，用户可以将输出保存到云端硬盘。
如果用户没有订阅付费服务，则不能依赖于后台执行功能，当用户互动停止时，执行就会中断，接着系统很快就会删除虚拟机。
为什么 Colab Pro 或 Pro+ 不能就资源供应做出保证？
为了在 Colab 中以相对较低的价格提供更快的 GPU、更长的运行时和更大的内存，Colab 需要保持即时调整用量限额和硬件供应情况的灵活性。虽然无法做出保证，但预计只要将 Colab Pro 和 Pro+ 用于预定用途（即交互式计算），大多数订阅者遇到的用量限额问题会少之又少。
如何才能充分利用 Colab Pro 和 Pro+？
Colab Pro 和 Pro+ 中的资源会优先提供给最近资源用量较少的订阅者，以防少数用户独占有限的资源。为充分利用 Colab Pro 和 Pro+，请在完成工作后关闭 Colab 标签页，并在没有实际需求时避免选用 GPU 或额外内存。这样，用户在 Colab Pro 和 Pro+ 中遇到用量限额的情况就会减少。
Colab Pro 和 Pro+ 已在哪些地区推出？
Colab Pro 和 Pro+ 目前仅在以下国家 / 地区推出：美国、加拿大、日本、巴西、德国、法国、印度、英国和泰国。
网友：Pro + 是来挤占 Pro 资源的？
在国外Reddit 论坛上，一些网友对谷歌新上线的付费模式展开了讨论：49.99 刀的 Pro + 用户突然出现，Pro 用户可能不再拥有那样的优先权了……
“Colab Pro+ 看起来像几个月前的 Colab Pro，免费 Colab 用户以后岂不是要卑微到尘埃里？”
也有网友表示认同：谷歌该赚点钱了
相当于你付了会员费，但享受着约等于原来免费用户的权益。谷歌是下决心要用 Colab 赚点钱了？
谷歌Colab近年来动作不断，或许早已计划付费
去年有人发现，自己在运行 Colab 时获得的 GPU 是 Tesla V100：“是 V100，而不是 P100。因为我是 Colab pro版用户。”
但其实近三年来，Colab 的硬件历经几次升级。
先是19年 4 月，谷歌将 Colab 的 GPU 从古董级别的 K80 升级到了更加适合做低精度的推断的 Tesla T4，训练比 K80 快了很多。
19年 11 月，Colab 又一次开放了 P100，一年之内两次硬件升级。
要知道，Tesla V100 是英伟达上一代处理器架构 Volta 的首款设备，发布于 2017 年 5 月，其核心 GV100 GPU 包含 211 亿个晶体管，是上代 Tesla P100 的 1.37 倍，芯片面积则达到了 815 平方毫米，采用台积电 12nm FFN 专属工艺打造。
从薅羊毛的角度来说，P100 的性能已经足够优秀，但 V100 显然更加强大。
如今谷歌推出pro+会员，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，发现对于pro会员，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。
但这并不意味着某个会员就一定能用上某个型号的显卡。
从这几年来看，谷歌Colab一直是采用免费的商业策略：先通过免费的东西把用户吸引过来，再挑选合适的商品卖给一部分用户。免费背后，本质是一种交叉补贴。
于是，靠补贴吸引用户就成为前期标准动作，之后再找商户就容易了。这也能解释谷歌从不断升级硬件时，就已经埋下了付费的注脚。
资料来源：
https://twitter.com/slashML/status/1432004668557709320
https://mp.weixin.qq.com/s/FiG3ZhKYnKOdq7BUiafmPQ
https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-turing-tesla-t4-hpc-performance-benchmarks/tesla_comparison_t4-p100-v100/
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