云服务器
在阿里云上部署AI模型时，服务器选择需根据模型规模、计算需求、预算及业务场景综合考虑。以下是针对不同场景的推荐方案及关键注意事项：
1. 基础配置选择
计算优化型实例（适合中小规模模型）
- 推荐实例：
ecs.g7ne、ecs.gn7i（配备NVIDIA T4/Tesla V100 GPU）- 适用场景：图像分类、NLP中小模型（如BERT-base）、实时推理。
- 优势：性价比高，支持CUDA提速，适合预算有限的中小企业。
- 配置示例：
- GPU：1×NVIDIA T4 (16GB显存)
- CPU：4核
- 内存：16GB
- 存储：ESSD云盘 200GB
高性能计算型（大规模训练/推理）
- 推荐实例：
ecs.ebmgn7e（A100/V100多卡）- 适用场景：大语言模型（如GPT-3）、CV大模型训练。
- 关键参数：
- GPU：4×NVIDIA A100 (80GB显存)
- CPU：32核
- 内存：128GB
- 网络：RDMA高速网络
2. 关键决策因素
- GPU显存：模型参数量与显存需求对照：
- 10亿参数模型 ≈ 需20GB显存（FP16推理）
- 1750亿参数（如GPT-3）需多卡A100集群
- 网络带宽：高并发推理建议选择10Gbps+网络，如
g7ne实例。 - 存储性能：大规模数据集推荐搭配CPFS（并行文件系统），IOPS可达百万级。
3. 阿里云特色服务
- PAI平台：可直接使用预置的AI环境（PyTorch/TensorFlow），免去环境配置。
- 弹性推理（EAS）：按请求量计费，适合流量波动的在线服务。
- 裸金属服务器：物理机性能（如
ebmgn7e），无虚拟化损耗，适合超低延迟场景。
4. 成本优化建议
- 竞价实例：训练任务可用竞价实例（价格最低至按需的1/3），但可能被回收。
- 自动伸缩：结合SLB和ESS自动扩缩容，应对流量高峰。
- 模型压缩：使用TensorRT量化模型，可降低50%推理资源消耗。
5. 典型场景方案
| 场景 | 推荐配置 | 月成本（按需） |
|---|---|---|
| 小型NLP模型推理 | ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | ¥3,200 |
| 实时视频分析 | ecs.g7ne.16xlarge（4×T4） | ¥12,500 |
| 分布式训练（100B参数） | 弹性裸金属集群（8×A100） | ¥180,000+ |
最终建议：先通过阿里云ECS选型工具测试不同配置的性价比，并利用PAI免费试用验证模型性能。大规模部署前务必进行压力测试，避免资源不足或过度配置。