云服务器
选择云服务器来运行机器学习模型时，需根据模型规模、预算、使用场景（训练/推理）等因素综合考虑。以下是主流云平台及推荐配置，帮助你高效选择：
1. 按需求选择服务器类型
训练场景（高算力需求）
- 推荐配置：
- GPU机型：NVIDIA A100/V100（大规模训练）、RTX 4090/T4（中小规模）。
- CPU/内存：至少16核CPU + 64GB内存（数据预处理需大内存）。
- 存储：高速SSD（如NVMe）或分布式存储（如AWS EBS gp3）。
- 适用平台：
- AWS：p4d/p3实例（A100/V100）、EC2 Spot实例（节省成本）。
- Google Cloud：A2实例（A100）、TPU v4（适合TensorFlow/PyTorch优化）。
- 阿里云：GN7/GN6（V100/T4）、含RDMA网络的高性能集群。
推理场景（低延迟/高并发）
- 推荐配置：
- 轻量GPU：T4（性价比高）、A10G（支持多实例推理）。
- 无GPU方案：AWS Inferentia（专用于推理）、Google Cloud CPU优化实例。
- 自动扩展：结合Kubernetes（如GKE/AWS EKS）处理流量波动。
- 适用平台：
- AWS SageMaker：托管推理服务，支持自动扩缩容。
- Lambda Labs：按需租用GPU，适合临时任务。
2. 主流云平台对比
| 平台 | 优势 | 典型配置 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| AWS | 生态完善，Spot实例节省成本 | p4d.24xlarge（8×A100, 96vCPU） | 大规模训练、企业级部署 |
| Google Cloud | TPU支持，数据科学工具集成 | a2-highgpu-1g（1×A100） | TensorFlow/PyTorch优化 |
| 阿里云 | 国内低延迟，合规性支持 | ecs.gn7i-c16g1.4xlarge（T4） | 国内业务、中小模型训练 |
| Lambda Labs | 按小时计费，无长期绑定 | RTX 6000（24GB显存） | 短期实验、学生项目 |
| RunPod | 廉价GPU，社区支持 | A5000（24GB显存） | 个人开发者、开源项目 |
3. 成本优化建议
- 竞价实例（Spot）：AWS/GCP提供折扣价（可能被中断，适合容错任务）。
- 预留实例：长期使用可节省30%-50%。
- 混合精度训练：减少显存占用（如NVIDIA AMP）。
- 模型量化：将FP32转为INT8，提升推理速度。
4. 其他注意事项
- 数据传输成本：若训练数据在云存储（如S3），优先选择同区域服务器。
- 环境配置：使用预装框架的镜像（如AWS Deep Learning AMI）。
- 分布式训练：多GPU/多节点时需优化通信（如NCCL）。
快速选择方案
- 预算有限：Lambda Labs或RunPod按小时租用。
- 企业级训练：AWS p4d + SageMaker Pipeline。
- 国内项目：阿里云GN7 + PAI平台。
根据实际测试调整配置（如显存不足时升级GPU型号），并监控资源利用率（如CloudWatch/Grafana）。