在华为云上跑深度学习代码的服务器？

在华为云上运行深度学习代码，可以选择多种云服务器和配套服务，以下是根据不同需求推荐的方案及配置步骤：

1. 弹性云服务器（ECS）

适合需要自定义环境的场景，用户可自行安装深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）。

• 推荐配置：
  • 计算型：C6/C7规格（高性能X86 CPU，适合轻量级模型）。
  • GPU提速型：P系列（如P2v/P3v，配备NVIDIA V100/T4显卡）或Pi2（昇腾910 NPU，适合华为自研框架如MindSpore）。
  • 内存：至少16GB（大型模型需32GB以上）。
  • 存储：高性能SSD（≥500GB）或极速型SSD（IO密集型任务）。
• 镜像选择：
  • 华为云市场提供预装CUDA、cuDNN的GPU镜像（如Ubuntu 20.04 + NVIDIA驱动）。
  • 或使用华为云ModelArts预置框架镜像（需在ECS中手动配置）。

2. 裸金属服务器（BMS）

适合高性能计算需求，无虚拟化开销，直接使用物理GPU/NPU。

• 场景：超大规模训练、低延迟推理。
• 型号：
  • GPU型：如ebmgn6v（NVIDIA A100 80GB显存）。
  • NPU型：搭载昇腾910B（适合华为Ascend平台）。

3. 深度学习专属服务（ModelArts）

华为云全托管AI平台，无需管理服务器，支持Notebook开发和分布式训练。

• 优势：
  • 预置主流框架（TensorFlow/PyTorch/MindSpore）。
  • 支持自动扩缩容和分布式训练（如Horovod）。
  • 集成数据预处理、模型部署流水线。
• 使用步骤：
  1. 创建ModelArts工作环境。
  2. 上传数据至OBS存储桶。
  3. 使用Notebook开发代码或提交训练作业（选择GPU/NPU资源）。
  4. 部署为在线API或批量推理服务。

4. 容器化部署（CCE + SWR）

适合需要弹性伸缩或Kubernetes管理的场景。

• 步骤：
  • 将代码打包为Docker镜像，推送至华为云容器镜像服务（SWR）。
  • 在云容器引擎（CCE）中创建GPU/NPU节点集群。
  • 通过Kubeflow或自定义YAML部署训练任务。

关键配置建议

• 网络提速：
  • 使用弹性公网IP或专线（高速数据传输）。
  • 跨可用区部署时启用EVS共享存储。
• 成本优化：
  • 抢占式实例（适合短期训练任务）。
  • 结合CES监控自动释放闲置资源。
• 安全：
  • 配置VPC安全组规则，限制SSH/RDP访问。
  • 敏感数据加密存储（如华为云KMS服务）。

快速入门示例

1. 通过ECS启动GPU实例：

   • 登录华为云控制台，创建ECS实例，选择p3v.2xlarge（1×V100 GPU）。
   • 选择镜像：Ubuntu 20.04 with CUDA 11.4。
   • 安装PyTorch：pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu114。

2. 使用ModelArts训练：

   • 上传MNIST数据集至OBS。
   • 创建训练作业，选择GPU: 1×V100，代码目录指向OBS路径。
   • 提交作业并监控训练日志。

注意事项

• 驱动兼容性：确保CUDA版本与深度学习框架匹配（如PyTorch 1.12需CUDA 11.6）。
• 区域选择：GPU资源紧俏时，可切换至华北-北京四或华南-广州等大区。
• 昇腾芯片支持：若使用昇腾NPU，需转换模型为OM格式（通过ATC工具）。

华为云官方文档提供详细教程，建议参考：AI开发指南 和 ECS最佳实践。