云服务器
在阿里云上运行深度学习模型时，推荐以下配置和优化方案，根据不同的需求和预算进行选择：
1. 实例类型推荐
GPU 提速型（推荐）
-
通用场景（中小规模模型训练/推理）：
- ecs.gn7i-c8g1.2xlarge
- 配置：8核 vCPU + 32GB内存 + 1×NVIDIA T4（16GB显存）
- 适合：BERT、ResNet等中等规模模型，性价比较高。
- ecs.gn6v-c8g1.2xlarge
- 配置：8核 vCPU + 32GB内存 + 1×V100（16GB显存）
- 适合：需要更高计算性能的场景（如Transformer大模型训练）。
-
大规模训练/高性能需求：
- ecs.gn7e-c12g1.3xlarge
- 配置：12核 vCPU + 92GB内存 + 1×A10（24GB显存）
- 适合：大模型训练（如LLaMA、Stable Diffusion）。
- GPU集群（多卡并行）：
- ecs.ebmgn7e.24xlarge（8×A100 80GB）
- 适合：分布式训练、超大规模模型（需配合NCCL优化）。
CPU 计算型（低成本备用）
- 轻量级推理/开发测试：
- ecs.c7.2xlarge（8核 + 16GB内存）
- 适合：ONNX/TensorRT优化后的轻量模型推理。
2. 存储优化
- 数据盘：
- 高效云盘：适合中小数据集（低成本）。
- ESSD AutoPL：高IOPS（适合频繁读取大型数据集，如ImageNet）。
- 共享存储：
- NAS：多人协作或需要共享模型/数据时使用。
- OSS：存储训练数据，通过
ossfs挂载到实例。
3. 镜像与环境配置
- 官方镜像：
- PyTorch/TensorFlow预装镜像：一键部署CUDA、cuDNN环境。
- AIACC-Training：阿里云优化的深度学习提速框架（提升训练速度20%+）。
- 自定义环境：
- 使用Docker配置NGC容器（如
nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3）。
- 使用Docker配置NGC容器（如
4. 网络与成本优化
- VPC内网高速互通：多实例分布式训练时优先使用内网。
- 抢占式实例（Spot Instance）：
- 价格低至按量付费的1折，适合容错性高的任务（需设置检查点）。
- 弹性伸缩：按负载自动启停实例（如推理服务高峰期扩容）。
5. 监控与运维
- 云监控：实时查看GPU利用率、显存占用。
- 日志服务SLS：记录训练日志，便于调试。
6. 典型场景配置示例
| 场景 | 推荐配置 | 备注 |
|---|---|---|
| 小模型训练（ResNet50） | ecs.gn7i-c8g1.2xlarge + T4 | 成本约 ¥5/小时（按量付费） |
| 大模型推理（LLaMA-7B） | ecs.gn7e-c12g1.3xlarge + A10 | 需24GB显存 |
| 分布式训练（10亿参数） | 8×ecs.ebmgn7e.24xlarge（A100集群） | 需RDMA网络优化 |
注意事项
- 显存瓶颈：模型参数量与显存需求估算（如LLaMA-7B需约14GB显存FP16）。
- 数据传输：使用
ossutil提速OSS数据同步。 - 安全组规则：开放SSH和Jupyter Notebook端口时限制IP来源。
根据实际任务复杂度调整配置，首次建议先用按量付费测试性能，再考虑包年包月降低成本。