云服务器
在阿里云上运行深度学习任务时，选择适合的服务器主要取决于计算需求、预算和任务规模。以下是针对不同场景的推荐配置及注意事项：
1. 按场景推荐服务器类型
（1）入门级/轻量级训练（学习、小模型）
- 实例类型：
ecs.gn6i-c4g1.xlarge或ecs.gn7i-c8g1.2xlarge- 配置：4核CPU + 15GB内存 + 1颗NVIDIA T4 GPU（16GB显存）
- 适用场景：PyTorch/TensorFlow入门、小型CNN/RNN训练、Kaggle比赛。
- 优势：性价比高，适合预算有限的用户。
（2）中等规模训练（主流模型）
- 实例类型：
ecs.gn7e-c12g1.3xlarge或ecs.gn6v-c10g1.20xlarge- 配置：多核CPU + 高内存 + NVIDIA V100（32GB显存） 或 A10（24GB显存）
- 适用场景：BERT、ResNet50、YOLOv5等模型训练。
- 优势：显存更大，支持多卡并行（如gn6v系列支持8卡V100）。
（3）大规模训练/分布式训练
- 实例类型：GPU弹性裸金属服务器（神龙架构） 如
ebmgn7e.24xlarge- 配置：96核CPU + 384GB内存 + 8颗NVIDIA A100（80GB显存）
- 适用场景：LLM（如GPT-3）、多节点分布式训练。
- 优势：无虚拟化开销，支持NVLink高速互联。
（4）推理场景
- 实例类型：
ecs.vgn6i-m8.1xlarge（T4）或ecs.gn7i-c16g1.4xlarge（A10）- 优化点：选择显存适中但支持TensorRT的GPU，降低成本。
2. 关键配置建议
- GPU型号优先级：
A100/V100 > A10/T4（根据显存和CUDA核心需求）。- A100 适合大规模训练（80GB显存版本支持FP64）。
- T4 适合轻量级任务（支持INT8推理提速）。
- 显存容量：模型参数量与显存的关系大致为：
- 7B参数LLM全参数训练需约80GB显存（需A100/A800）。
- 微调（LoRA）可降低显存需求。
- 多卡互联：分布式训练需选择支持NVLink或RDMA网络的实例（如
gn7e系列）。
3. 其他注意事项
- 地域选择：部分高性能GPU实例仅在特定地域可用（如北京、杭州），需提前确认。
- 镜像配置：建议使用阿里云预装的深度学习镜像（内置CUDA、PyTorch等环境）。
- 成本优化：
- 抢占式实例（最高降价90%，但可能被回收）。
- 弹性伸缩：训练时按需创建，完成后释放。
- 存储提速：搭配NAS或CPFS存储提高数据读取速度。
4. 阿里云相关服务
- PAI平台：无需自建环境，直接使用阿里云的机器学习平台（内置优化后的框架和可视化工具）。
- 文件存储：OSS或NAS存放训练数据，避免本地磁盘不足。
总结
- 小规模实验：T4/A10实例（如
gn6i/gn7i）。 - 生产级训练：A100/V100多卡集群（
gn7e/ebmgn7e）。 - 极致性能：弹性裸金属 + RDMA网络。
建议先通过阿里云ECS实例选型工具筛选GPU实例，并参考文档确认最新型号。