云服务器
在购买GPU云服务器进行模型训练、预测和推理时，需综合考虑硬件性能、成本、平台服务和实际需求。以下是关键步骤和推荐方案：
1. 明确需求
- 任务类型：
- 训练：需要高性能GPU（如NVIDIA A100/V100）、大内存和高速存储。
- 推理：中等性能GPU（如T4/A10G）即可，需优化延迟和吞吐量。
- 模型规模：
- 小模型（如BERT-base）：单卡（16GB显存）足够。
- 大模型（如LLaMA-2-70B）：需多卡（A100 80GB x8）或分布式训练。
- 预算：短期任务选择按需付费，长期使用考虑预留实例或竞价实例。
2. 主流GPU云服务商对比
| 厂商 | 推荐GPU | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| AWS | A100/V100/T4 | 生态完善，Spot实例节省成本 | 企业级大规模训练 |
| Google Cloud | TPUv4/A100 | TPU适合TensorFlow/PyTorch | 深度学习研究 |
| Azure | A100/NCv3系列 | 与Windows生态集成好 | 企业混合云部署 |
| 阿里云 | A100/V100/P100 | 国内低延迟，备案支持 | 国内合规项目 |
| Lambda Labs | A100/H100 | 性价比高，专为AI优化 | 学术研究/初创公司 |
| RunPod | A100/A6000 | 按小时计费，支持社区镜像 | 快速实验和推理 |
3. GPU选型指南
- 训练场景：
- 高端：NVIDIA A100/H100（显存40GB/80GB，适合大模型）。
- 性价比：RTX 4090（24GB显存，需自建服务器）。
- 推理场景：
- 低成本：T4（16GB显存，支持TensorRT优化）。
- 高性能：A10G（24GB显存，适合多并发推理）。
4. 成本优化技巧
- 竞价实例（Spot）：AWS/GCP提供60-90%折扣，适合容错任务。
- 自动伸缩：根据负载动态调整实例数量（如Kubernetes集群）。
- 混合精度训练：使用FP16/BF16减少显存占用。
- 模型量化：将FP32转为INT8，提升推理速度（需支持TensorRT或ONNX Runtime）。
5. 部署建议
- 训练阶段：
- 使用云厂商的ML工具（如AWS SageMaker、Google Vertex AI）简化环境配置。
- 分布式训练推荐Horovod或PyTorch DDP。
- 推理阶段：
- 使用Triton Inference Server管理多模型部署。
- 无服务器推理（如AWS Lambda）应对突发流量。
6. 注意事项
- 数据传输成本：上传/下载训练数据可能产生费用，优先选择同区域存储（如AWS S3 + EC2）。
- 显存瓶颈：监控
nvidia-smi，若显存不足需减小批次大小或使用梯度累积。 - 安全合规：国内业务需选择备案合规的云服务（如阿里云）。
推荐方案组合
- 预算有限：RunPod A100（按需） + 量化模型推理。
- 企业级训练：AWS p4d.24xlarge（A100 x8） + SageMaker Pipeline。
- 高频推理：Google Cloud T4实例 + TensorRT优化。
根据需求灵活调整，初期可先用按小时计费测试性能，再长期预留资源。