云服务器
选择适合机器学习的云服务器时，需综合考虑计算性能、成本、易用性及生态支持。以下是主流云平台及其特点，供参考：
1. 亚马逊 AWS
- 推荐实例：
- 训练：EC2 P4/P5（NVIDIA A100/H100）、G5（A10G）实例（适合大规模分布式训练）。
- 推理/轻量训练：G4dn（T4）或低成本 Spot 实例。
- 优势：
- 最全面的机器学习服务（SageMaker、EMR）。
- 支持弹性伸缩，与AWS存储（S3）无缝集成。
- 缺点：定价复杂，新手可能面临较高成本。
2. 微软 Azure
- 推荐实例：
- GPU 实例：NCv3（V100）、NDv4（A100）系列。
- 托管服务：Azure ML Studio（内置AutoML和实验管理）。
- 优势：
- 企业级支持，与Windows生态兼容性好。
- 学生或初创企业可申请免费额度。
- 缺点：部分区域GPU资源可能短缺。
3. Google Cloud (GCP)
- 推荐实例：
- TPU：专为TensorFlow/PyTorch优化（适合大规模矩阵运算）。
- GPU：A100/V100（A2/A3实例）。
- 优势：
- 深度学习工具链完善（Vertex AI、Colab Pro）。
- 网络延迟低，适合全球分布式训练。
- 缺点：TPU仅支持特定框架，灵活性较低。
4. 阿里云
- 推荐实例：
- GN6/GN7（V100/A10G），GN10（A100）。
- PAI平台：一站式机器学习开发环境。
- 优势：
- 国内访问速度快，合规性强。
- 性价比高，适合中文用户。
- 缺点：国际社区资源较少。
5. 其他选择
- Lambda Labs：专为AI设计，提供A100/H100按需租用，价格透明。
- CoreWeave：聚焦GPU提速，适合Kubernetes部署。
- 腾讯云/华为云：国内备选，但GPU型号可能较旧。
选择建议
- 入门/实验：
- 优先使用免费层（如Google Colab、AWS Free Tier）。
- 低成本按需实例（如Azure NV6系列）。
- 大规模训练：
- AWS P4/P5 或 Google Cloud A100/TPU。
- 考虑竞价实例（Spot/Preemptible）降低成本。
- 推理部署：
- 轻量级GPU（T4/A10G）或Serverless（AWS SageMaker Endpoints）。
注意事项
- GPU型号：优先选择NVIDIA A100/H100（大模型）或V100（通用），避免老旧型号（如K80）。
- 存储：高速SSD（如AWS EBS gp3）或对象存储（S3/GCS）存放数据集。
- 网络：多节点训练需高带宽（如AWS Elastic Fabric Adapter）。
- 成本控制：设置预算告警，使用Spot实例或预留实例优惠。
根据项目规模和预算灵活选择，初期可多平台测试性能再长期投入。