云服务器
租用深度学习服务器时，配置选择需根据任务规模、预算和框架需求综合考虑。以下是一些关键建议，分场景和优先级排列：
1. 核心硬件配置优先级
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GPU（最关键）：
- 入门/小模型：NVIDIA RTX 3090/4090（24GB显存），适合BERT-base、小型CNN。
- 主流训练：NVIDIA A100 40/80GB（多卡并行）、RTX 6000 Ada（48GB显存）。
- 大模型/分布式：H100 80GB（Transformer优化）、A100集群（需NVLink高速互联）。
- 避坑：避免消费级显卡（如RTX 3080显存不足），显存建议≥模型参数量的2~3倍。
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CPU：
- 数据预处理需求高时选多核（如AMD EPYC 32核以上），否则8~16核足够（如Intel Xeon Silver）。
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内存：
- 建议为显存的2~4倍（如A100 80GB配256GB内存）。
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存储：
- 高速缓存：NVMe SSD（至少1TB，用于数据集缓存）。
- 大容量：附加HDD（10TB+，存储原始数据）。
2. 云服务商方案对比
| 场景 | AWS推荐配置 | 腾讯云/阿里云 | 低成本方案 |
|---|---|---|---|
| 实验/调试 | p3.2xlarge（1×V100 16GB） | GN7（1×T4 16GB） | 按需竞价实例（节省50%~70%） |
| 多卡训练 | p4d.24xlarge（8×A100 40GB） | GN10X（8×V100 32GB） | 租用二手A100服务器 |
| 大模型推理 | inf2.24xlarge（6×Inferentia2） | SGN7（4×A10 24GB） | 使用Lambda Labs的H100 |
3. 特殊需求优化
- 低延迟推理：选择T4/A10G（支持TensorRT优化）。
- 超大规模训练：需InfiniBand网络（如AWS p4d实例200Gbps带宽）。
- 隐私合规：本地化部署（如DGX A100工作站）。
4. 成本控制技巧
- 短期任务：按小时计费的云实例（完成后立即释放）。
- 长期项目：包年包月或预留实例（折扣30%~50%）。
- 数据安全：加密存储+临时实例（避免敏感数据残留）。
5. 配置验证方法
- 显存估算：运行
nvidia-smi监控峰值使用量。 - 网络测试：使用
nccl-tests检查多卡通信带宽。 - 存储速度：
fio测试IOPS（确保>50k IOPS）。
最终建议：先从小规模实例测试，根据实际资源占用（GPU-Util、显存）再升级配置。例如，微调LLaMA-7B需至少A100 40GB×2，而ResNet50训练用单卡V100即可。