云服务器
在华为云上选择适合深度学习的服务器时，需根据任务规模、预算和性能需求综合考虑。以下是针对不同场景的推荐配置及关键因素分析：
1. 关键考量因素
- GPU型号：深度学习依赖GPU并行计算，优先选择NVIDIA Tesla系列（如V100、A100、T4）。
- 显存容量：大模型（如Transformer）需显存≥16GB（A100/V100），小模型可选T4（16GB）或更低。
- 计算能力：FP16/FP32性能高的GPU（如A100的312 TFLOPS）可提速训练。
- 内存与CPU：建议CPU≥16核，内存≥64GB（避免数据加载瓶颈）。
- 存储：高速SSD（≥500GB）减少I/O延迟，大数据集建议挂载OBS或SFS。
2. 华为云推荐机型
(1) 中小规模训练/推理
- 机型：
p2s（弹性云服务器ECS + Tesla T4）- 配置示例：
- GPU：1×T4（16GB显存）
- vCPU：8核
- 内存：32GB
- 存储：500GB SSD
- 优势：性价比高，适合入门级模型（如ResNet、BERT-base）和推理任务。
- 适用场景：学生实验、初创公司PoC开发。
(2) 中大规模训练
- 机型：
pi1（裸金属服务器 + Tesla V100）- 配置示例：
- GPU：8×V100（32GB显存/卡）
- vCPU：96核
- 内存：384GB
- 存储：2TB NVMe SSD
- 优势：多卡并行训练，适合中等规模模型（如ViT、GPT-2）。
- 适用场景：企业级模型训练、分布式训练。
(3) 大规模分布式训练
- 机型：
pnp1（裸金属 + NVIDIA A100 80GB）- 配置示例：
- GPU：8×A100（80GB显存/卡，NVLink互联）
- vCPU：128核
- 内存：1TB
- 存储：4TB SSD + 高速云存储
- 优势：支持千亿参数模型（如GPT-3），显存带宽高（2TB/s），适合多节点分布式训练。
- 适用场景：AI研究机构、超大规模模型训练。
(4) 低成本推理
- 机型：
g6r（通用计算增强型 + T4）- 配置示例：
- GPU：1×T4
- vCPU：4核
- 内存：16GB
- 存储：200GB SSD
- 优势：按需付费，适合部署已训练模型（如Flask API）。
3. 其他服务集成
- ModelArts：华为云AI平台，提供预置环境（如PyTorch/TensorFlow），可直接调用GPU资源，免去服务器运维。
- OBS+SFS Turbo：存储大容量数据集，提速数据读取。
- 弹性伸缩：训练时自动扩容，完成后释放资源以节省成本。
4. 成本优化建议
- 竞价实例：短期任务可使用低价抢占式实例（可能被回收）。
- 镜像市场：选择预装CUDA/cuDNN的镜像，减少环境配置时间。
- 混合精度训练：利用A100/V100的Tensor Core提速FP16计算。
总结选择路径
- 入门/实验：
p2s（T4） + ModelArts - 企业级训练：
pi1（V100） + 分布式框架（Horovod） - 尖端研究：
pnp1（A100） + 高速存储 - 生产推理：
g6r（T4） + 弹性负载均衡
建议先通过华为云价格计算器估算费用，并申请免费试用（部分机型提供体验券）。