机器学习与数据挖掘专业研究生跑数据需要买服务器吗？

核心结论：是否需要购买服务器取决于数据规模、计算需求和预算，但优先建议考虑云服务或学校集群资源，性价比较高。

1. 评估需求场景

• 小规模数据/实验：个人电脑（需16GB以上内存+SSD）或学校提供的计算资源即可满足。
• 大规模训练/复杂模型（如深度学习的CV/NLP任务）：需GPU服务器或高性能计算集群，此时采购物理服务器成本较高（单卡服务器约1万-5万元）。

2. 替代方案推荐

• 云服务（如AWS、阿里云、Google Cloud）：按需付费，灵活扩展，适合短期高负载任务（例如：AWS p3.2xlarge实例约3元/小时）。
• 学校/实验室集群：许多高校提供免费或低成本的HPC（高性能计算）资源，优先申请使用。

3. 购买服务器的优缺点

• 优点：长期使用成本可能更低（尤其团队共用）、数据隐私可控。
• 缺点：维护成本高（电费、运维）、硬件迭代快（如NVIDIA H100发布后旧卡贬值）。

建议优先级：云服务 > 学校资源 > 团队合购服务器 > 个人购置。