云服务器
在阿里云上租用适合深度学习的资源时，需根据你的预算、任务规模和技术需求选择合适的产品组合。以下是针对不同场景的推荐方案及优化建议：
1. 按场景推荐配置
A. 入门/实验型（低成本尝试）
- 实例类型：
ecs.gn6i-c4g1.xlarge（搭载NVIDIA T4，4核16GB） - 优势：适合小规模模型（如BERT-base、小型CNN），按量付费成本低（约1-2元/小时）。
- 存储：高效云盘（100GB） + 临时数据集可挂载OSS。
- 注意：T4显存16GB，适合轻量训练或推理。
B. 中等规模训练（CV/NLP常见任务）
- 实例类型：
ecs.gn7i-c16g1.4xlarge（NVIDIA A10，16核64GB，显存24GB） - 适用场景：ResNet50、Transformer等模型，支持多卡并行（需选多卡机型）。
- 存储：ESSD AutoPL（500GB，高IOPS） + 快照备份。
- 优化：使用Docker预装PyTorch/TensorFlow镜像，减少环境配置时间。
C. 大规模分布式训练
- 实例类型：弹性GPU集群（如
ecs.ebmgn7e.24xlarge，8×A100 80GB） - 服务：搭配AIACC-Training（阿里云提速框架）提升多卡通信效率。
- 存储：CPFS并行文件系统（适合超大规模数据吞吐）。
- 成本控制：预留实例券（1年合约价可省40%+）。
2. 关键优化建议
- Spot实例：抢占式实例价格低至按量付费的1/3，适合容错性高的任务（需设置检查点保存）。
- 自动伸缩：通过弹性伸缩服务动态调整GPU节点，应对突发负载。
- 数据传输：
- 使用阿里云NAS共享训练数据（避免多节点重复下载）。
- 通过DataWorks预处理大数据，减少GPU资源占用时间。
3. 阿里云特色服务
- PAI平台（机器学习平台）：
- 提供Notebook开发环境、分布式训练框架（如DeepSpeed集成）。
- 支持可视化建模（低代码），适合团队协作。
- 文件存储优化：
- CPFS：适合超高性能需求（如亿级文件训练）。
- OSS+智能缓存：冷热数据分层存储降低成本。
4. 成本对比示例
| 场景 | 配置示例 | 按量付费（元/小时） | 包月（预估） |
|---|---|---|---|
| 单卡调试（T4） | gn6i-c4g1.xlarge | 1.2 | ~800 |
| 多卡训练（A10×4） | gn7i-c16g1.16xlarge | 15.6 | ~9,000 |
| 高性能集群（A100×8） | ebmgn7e.24xlarge | 98.0 | 预留实例更优 |
5. 决策 checklist
- ✅ 明确需求：模型大小/数据量/训练时长？
- ✅ 短期任务优先按量付费，长期训练用预留实例。
- ✅ 多卡训练时确认实例间RDMA网络（如gn7i系列）。
- ✅ 存储性能是否匹配数据读取需求（IOPS/吞吐量）。
根据实际测试，阿里云A100实例在训练LLM（如LLaMA-7B）时，8卡并行效率可达单卡的6-7倍（需优化数据管道）。建议先小额试跑，再逐步扩展资源。