云服务器
在阿里云上部署大模型时，选择合适的服务器配置至关重要，需综合考虑模型规模、性能需求、预算及扩展性。以下是关键建议和方案：
1. 服务器选型核心因素
- 模型参数量：
- 10B以下：中等配置GPU实例（如NVIDIA A10/T4）。
- 10B~100B：高性能GPU（如A100 80GB或A30）。
- 100B以上：多卡A100/H100集群（需NVLink和RDMA网络）。
- 推理vs训练：推理可用低配（如T4），训练需高显存（A100/H800）。
- 显存需求：每10B参数约需20GB显存（FP16），大模型需量化或张量并行。
2. 阿里云推荐实例类型
GPU实例（重点推荐）
- ecs.gn7i-c16g1.4xlarge：
- 配置：4×NVIDIA A10（24GB显存/卡）
- 适用场景：中小模型推理/微调，性价比较高。
- ecs.gn7e-c32g1.8xlarge：
- 配置：8×NVIDIA A100（40GB/80GB显存）
- 优势：支持NVLink，适合百亿级模型训练。
- 弹性提速计算实例EAIS：
- 动态挂载GPU资源，适合突发需求，按需付费。
大内存CPU实例（辅助场景）
- ecs.r7.32xlarge：
- 配置：128核CPU+1TB内存
- 用途：前置数据处理、轻量级推理或作为GPU集群的辅助节点。
3. 存储与网络配置
- 存储：
- OSS：存放训练数据、模型权重。
- NAS/CPFS：高性能共享存储，提速多节点训练。
- 网络：
- RDMA高速网络：选择支持eRDMA的实例（如gn7e），降低多卡通信延迟。
- VPC配置：确保GPU实例间带宽≥25Gbps。
4. 部署优化建议
- 分布式训练：
- 使用阿里云AIACC-Training框架提速训练，支持PyTorch/TensorFlow。
- 结合DLC（深度学习容器）快速部署环境。
- 推理优化：
- 使用BladeLLM优化推理性能，支持量化（INT8/FP8）。
- 采用AServerless弹性推理应对流量波动。
5. 成本控制方案
- 抢占式实例：训练任务可节省50%~90%成本（适合非紧急任务）。
- 自动伸缩：根据负载动态调整GPU数量（适合推理服务）。
- 混合精度训练：减少显存占用，提升计算效率。
6. 典型场景示例
- 案例1：70B模型训练：
- 选择8×A100 80GB实例（gn7e），启用NVLink和RDMA，配合CPFS存储。
- 案例2：20B模型推理：
- 使用2×A10实例（gn7i），部署为Kubernetes集群，通过SLB负载均衡。
总结
阿里云提供从单卡GPU到超算集群的全套解决方案，建议根据实际需求从gn7i（A10）、gn7e（A100）或H系列（H800）起步，结合存储、网络优化和成本策略灵活部署。首次部署可先小规模测试，再逐步扩展。