跑AI用什么云服务器？

选择适合运行AI的云服务器时，需综合考虑算力需求、预算、框架支持和扩展性。以下是主流云服务商及推荐配置，分为不同应用场景：

1. 按需求场景推荐

A. 轻量级AI/实验环境

• 适用场景：学习、调试、小型模型（如BERT-base、ResNet-50）
• 推荐配置：
  • AWS：EC2 g4dn.xlarge（4核/16GB/1xT4 GPU）
  • 阿里云：ecs.gn6i-c4g1.xlarge（4核/15GB/1xT4）
  • 腾讯云：GN7.LARGE20（4核/20GB/1xT4）
• 优势：成本低（约0.5-1美元/小时），适合入门。

B. 中大型模型训练

• 适用场景：LLM微调（如LLaMA-7B）、多卡并行
• 推荐配置：
  • AWS：EC2 p4d.24xlarge（8xA100 40GB，NVIDIA NVLink）
  • Google Cloud：a3-highgpu-8g（8xH100，支持TPUv4）
  • 阿里云：ecs.ebmgn7e.32xlarge（8xA100 80GB）
• 优势：高带宽互联（如NVLink），适合分布式训练。

C. 推理部署

• 适用场景：低延迟、高并发推理
• 推荐配置：
  • AWS：Inferentia2（inf2.xlarge）或T4/T4G实例（低成本推理）
  • Google Cloud：A100/T4 + Vertex AI（自动扩缩容）
  • 腾讯云：TI-ONE平台（集成NVIDIA Triton）

2. 关键选择因素

• GPU型号优先级：
  A100/H100 > A10G > T4（训练选A100/H100，推理可选T4或Inferentia）
• 网络性能：多卡训练需高带宽（如AWS p4d的400Gbps EFA）。
• 存储优化：
  • 高速SSD（如AWS io1/EBS）减少数据加载瓶颈。
  • 大数据集建议挂载对象存储（如S3、OSS）或并行文件系统（如Lustre）。

3. 成本优化技巧

• 竞价实例（Spot）：AWS/阿里云Spot实例可节省60-90%（适合容错任务）。
• 预留实例：长期使用可预付降低费用（如AWS RI）。
• 混合精度训练：利用A100的TF32/FP16提速，减少算力需求。

4. 其他选项

• Serverless AI：
  • AWS SageMaker（自动扩缩容）
  • Google Vertex AI（无需管理基础设施）
• 国产替代：
  • 华为云（昇腾910B+MindSpore）
  • 百度云（昆仑芯片+飞桨）

总结建议

• 入门/实验：AWS T4实例或Google Colab Pro（免费GPU资源）。
• 生产级训练：AWS p4d或Google A3实例（H100集群）。
• 高性价比推理：AWS Inferentia2或阿里云T4实例。

根据具体框架（PyTorch/TensorFlow）和预算灵活选择，建议先试用按需实例再长期预留。