云服务器
在华为云上进行深度学习任务时，选择合适的服务器配置取决于任务规模、预算和性能需求。以下是华为云上适合深度学习的服务器推荐及选型建议：
1. GPU提速型实例（推荐）
深度学习依赖GPU的并行计算能力，华为云提供多种GPU实例，适合训练和推理：
- G系列（通用GPU提速）：
- G6/G6r：配备NVIDIA T4（16GB显存），适合中小规模模型训练和推理。
- G5/G5r：配备NVIDIA P100/V100（16GB/32GB显存），适合大规模训练。
- P系列（高性能GPU）：
- P2s：NVIDIA V100（32GB显存），适合超大规模模型（如LLM、CV大模型）。
- P1：NVIDIA A100（40GB/80GB显存），顶级性能，适合分布式训练。
适用场景：
- 单卡任务（T4/P100） → 小规模实验或推理。
- 多卡并行（V100/A100） → 大规模训练（需配合华为云EI集群服务实现多节点分布式训练）。
2. AI专属服务（简化部署）
- ModelArts：华为云AI开发平台，提供预置的GPU资源（无需手动选实例），支持一键训练/部署。
- 适合快速实验，避免手动配置环境。
- 支持自动扩缩容，按需付费。
- 昇腾AI（Ascend）：华为自研NPU提速，兼容TensorFlow/PyTorch（需使用昇腾版框架）。
- Ai1s实例：搭载昇腾910B，适合国产化替代需求。
3. CPU/内存优化型实例（辅助场景）
- C系列（高计算性能）或 M系列（大内存）：
- 适合数据预处理、轻量级推理或预算有限的场景。
- 例如：c6.2xlarge.4（8核32GB）或 m6.4xlarge.8（16核128GB）。
4. 存储与网络
- 数据盘：选择超高IO云硬盘或EVS SSD，避免I/O瓶颈。
- 网络：多节点训练时建议使用增强型EN网络（低延迟）。
- 数据集存储：大容量数据建议存放至OBS（对象存储），通过ModelArts直接挂载。
选型建议
- 入门/测试：G6（T4单卡） + ModelArts。
- 生产级训练：P2s（V100多卡） + EI集群 + OBS。
- 国产化需求：Ai1s（昇腾910B） + MindSpore框架。
- 低成本推理：G6（T4）或CPU实例 + ModelArts批量推理。
注意事项
- 显存容量：大模型（如Transformer）需32GB+显存（V100/A100）。
- 框架支持：昇腾实例需使用华为优化版框架（如TensorFlow-Ascend）。
- 竞价实例：临时任务可使用竞价实例降低成本（但可能被回收）。
建议通过华为云官网的弹性云服务器ECS和ModelArts页面查看最新实例规格和价格。