云服务器
AI模型用途的服务器配置需求因应用场景、模型规模和性能要求而异，以下是一个详细的配置指南，分为不同级别和场景：
1. 基础配置（小型模型/实验/开发）
- CPU：4-8核（Intel Xeon E5或AMD EPYC 7xxx系列）
- 内存：16-32GB DDR4
- GPU：可选（如NVIDIA T4或RTX 3060/3090，适用于轻量级训练或推理）
- 存储：
- SSD/NVMe 256GB-1TB（系统+数据集）
- HDD 1-2TB（可选，存储备份）
- 网络：1Gbps带宽
- 适用场景：
- 小型NLP模型（如BERT-base）
- 图像分类（ResNet-50）
- 开发环境测试
2. 中等配置（中等规模训练/推理）
- CPU：16-32核（Intel Xeon Gold 6248或AMD EPYC 7543）
- 内存：64-128GB DDR4 ECC
- GPU：
- 单卡：NVIDIA A10G（24GB显存）或RTX 4090（24GB）
- 多卡：2-4张NVIDIA A100 40GB（NVLink支持）
- 存储：
- NVMe 1-2TB（高速读写）
- 分布式存储（如Ceph，适用于大规模数据集）
- 网络：10Gbps（多节点通信需求）
- 适用场景：
- 大语言模型（LLaMA-7B/13B）微调
- 计算机视觉（YOLOv7、Stable Diffusion推理）
- 推荐系统模型
3. 高端配置（大规模训练/生产级）
- CPU：64核以上（AMD EPYC 9654或Intel Xeon Platinum 8490H）
- 内存：256GB-1TB DDR5 ECC
- GPU：
- 多卡：8x NVIDIA H100 80GB（SXM5，支持NVLink）
- 或4x NVIDIA A100 80GB（HGX架构）
- 存储：
- NVMe RAID 0/10（4-8TB，IOPS >1M）
- 分布式存储（如Lustre，PB级数据）
- 网络：
- 100Gbps InfiniBand（RDMA提速多节点通信）
- 散热/电源：液冷系统、冗余电源（2000W+）
- 适用场景：
- 训练GPT-4级别大模型
- 多模态AI（视频生成、3D建模）
- 超大规模分布式训练
4. 边缘/推理专用配置
- 轻量级：
- 设备：NVIDIA Jetson AGX Orin（32TOPS AI算力）
- 内存：32GB LPDDR5
- 存储：512GB NVMe
- 中高性能：
- 服务器：戴尔PowerEdge XR系列（支持4x T4或A2 GPU）
- 网络：5G/10G低延迟
关键选型因素
- GPU显存：模型参数量与显存占用成正比（例如：175B参数模型需80GB显存/H100）。
- 并行能力：多卡需PCIe 4.0/5.0带宽，NVLink减少通信开销。
- 框架优化：TensorFlow/PyTorch对CUDA核心和Tensor Core的利用率。
- 能效比：A100/H100的FP8/FP16提速比旧架构（V100）高3-6倍。
云服务参考（AWS/GCP/Azure）
- 低成本：AWS EC2 g4dn.xlarge（T4 GPU）
- 均衡型：Google Cloud A2实例（A100）
- 高性能：Azure ND96amsr_v4（8x A100 80GB + InfiniBand）
根据实际需求平衡预算和性能，训练场景优先GPU，推理场景可考虑专用提速器（如TPU/Intel Habana Gaudi）。