云服务器
在云服务器上运行机器学习模型时，选择适合的机型需综合考虑计算性能、内存、GPU支持、成本以及具体模型的需求（如训练/推理、模型规模等）。以下是主流云平台的热门选项及选型建议：
1. 根据任务类型选择
（1）训练大型模型（如LLM、CV）
- 推荐配置：多核CPU + 高性能GPU（显存≥24GB） + 大内存
- GPU机型：
- NVIDIA A100/A40/A30（显存40GB~80GB，适合大规模训练）
- NVIDIA V100（显存16GB~32GB，性价比选择）
- NVIDIA H100（最新架构，适合预算充足的场景）
- 消费级GPU（如RTX 4090，适合小规模实验，但云平台较少提供）
- 云平台示例：
- AWS：
p4d/p4de实例（A100）、p3.2xlarge（V100） - 阿里云：
GN7/GN10（V100/A100） - 腾讯云：
GN10X（A100） - Google Cloud：
A2实例（A100）
（2）模型推理（中小规模）
- 推荐配置：中等GPU或CPU优化机型
- GPU选项：NVIDIA T4（显存16GB，低功耗）、A10G（24GB）
- CPU选项：多核高主频（如Intel Xeon Platinum + 32GB+内存）
- 云平台示例：
- AWS：
g4dn.xlarge（T4）、g5.xlarge（A10G） - 阿里云：
GN6i（T4） - 华为云：
Pi2（T4）
（3）轻量级模型或实验
- 低成本方案：
- CPU机型：如AWS
c5.2xlarge、阿里云ecs.c6e.large - 共享GPU：如Google Cloud的T4共享实例（按需计费）。
- CPU机型：如AWS
2. 关键选型因素
- GPU显存：模型参数量越大，显存需求越高（如7B参数的LLM需≥16GB显存）。
- CPU与内存：数据预处理或非GPU任务需要多核CPU和大内存（建议≥32GB）。
- 网络与存储：
- 高速SSD（如NVMe）提速数据读取。
- 高带宽网络（如AWS 100Gbps）适合分布式训练。
- 成本优化：
- 竞价实例（如AWS Spot Instances）可降低50%~90%成本，但可能被中断。
- 预付费：长期使用选择包年包月更便宜。
3. 主流云平台对比
| 云平台 | 推荐GPU机型 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|---|
| AWS | p4d（A100）、g5（A10G） | 大规模训练/高性能推理 | 生态完善，价格较高 |
| 阿里云 | GN10（A100）、GN6i（T4） | 国内用户低延迟 | 合规性强，中文支持好 |
| 腾讯云 | GN10X（A100） | 游戏/社交场景优化 | 与微信生态集成 |
| Google Cloud | A2（A100） | TPU兼容性 | 适合TensorFlow/PyTorch |
| 华为云 | Pi2（T4）、Pi1（V100） | X_X/国企项目 | 国产化需求 |
4. 其他建议
- 容器化部署：使用Docker + Kubernetes管理模型服务，提高资源利用率。
- 无服务器推理：如AWS SageMaker或Azure ML，免运维但成本较高。
- 监控与调优：利用云平台监控工具（如CloudWatch）优化资源使用。
总结
- 预算充足：直接选择A100/H100机型（如AWS p4d、阿里云GN10）。
- 中小规模推理：T4/A10G机型（如AWS g4dn、阿里云GN6i）。
- 实验/开发：低配GPU或CPU机型，后期按需扩展。
根据实际测试调整配置（如PyTorch的torch.cuda.memory_summary()监控显存），避免资源浪费。