上表中，AWS EC2提供的是美元計價，其他云平臺提供的是人民幣計價。從上表可以看出，華為云和百度云的價格相對較低，而AWS EC2和阿里云的價格則較高。此外，還需要考慮實例的付費方式，不同的付費方式價格也會有所不同。
二、性能
除了價格以外，性能是選擇云服務平臺時需要考慮的重要因素之一。性能主要包括以下幾個方面：
1. CPU性能：CPU是深度學習中常用的計算單元之一。一般來說，CPU的性能越高，深度學習模型的訓練速度也越快。
2. GPU性能：GPU的并行計算能力比CPU更強，對于訓練大型深度學習模型非常有用。目前，NVIDIA GPU是深度學習中應用最廣泛的GPU之一。
3. 存儲性能：存儲性能是指云服務器提供的各種存儲介質的性能，包括磁盤讀寫速度、帶寬等。
4. 網絡性能：網絡性能是指云服務器的網絡速度和帶寬。對于需要大量傳輸數據的深度學習應用，網絡性能尤其重要。
在性能方面，AWS EC2、阿里云、騰訊云、華為云和百度云等云服務平臺都有自己的優勢。例如，AWS EC2提供了最快的網絡性能，在內部數據中心的網絡方面性能極佳；阿里云則在GPU性能方面表現突出，提供了NVIDIA Tesla GPU，并為開發者提供了免費使用的GPU實例；而百度云則在AI計算方面有較強的實力和豐富的AI產品和服務。
三、方便程度
最后一個考慮因素是方便程度。方便程度是指使用云服務平臺是否容易，并且是否提供了對深度學習應用的支持。
其中，一些云服務平臺提供了方便的深度學習應用部署工具，例如AWS EC2提供的Amazone Deep Learning AMI、阿里云提供的DataWorks、騰訊云提供的AI引擎、華為云提供的ModelArts、百度云提供的PaddlePaddle深度學習平臺等。這些平臺可以提供深度學習應用的部署、調試、日志記錄等便捷的服務。
此外，還需要考慮支持等問題。支持方面包括技術支持、客戶服務等。因此，選擇云服務平臺時還需要考慮這些平臺的支持能力。
綜合考慮價格、性能和方便程度，我們可以得出以下結論：
– 對于需要經濟實惠的用戶來說，選擇華為云或百度云的云服務器可能更為劃算。
– 對于需要GPU計算加速的用戶來說，應該選擇AWS EC2或阿里云，因為他們提供的GPU性能都是業內領先的。
– 如果考慮方便程度，AWS EC2、阿里云、騰訊云、華為云和百度云都提供了深度學習應用部署工具，可根據自己需求選擇合適的平臺。
– 在支持方面，各個云服務平臺提供的服務質量不一，因此選擇之前需要仔細評估。
綜上所述，無論選擇哪家云服務平臺，都需要根據自身需求和預算進行選擇和比較。相信時代的進步和科技創新會為用戶帶來越來越好的選擇和體驗。
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