云服务器
选择适合人工智能（AI）和机器学习（ML）的云服务器时，需综合考虑计算性能、框架支持、成本效益以及生态工具链。以下是主流云平台的关键选项和适用场景分析：
1. 三大主流云平台对比
| 云服务商 | 推荐产品 | 核心优势 | 典型用例 |
|---|---|---|---|
| AWS | EC2 (P3/P4实例)、SageMaker | 最成熟的ML生态，支持全流程工具链 | 大规模训练、企业级MLOps |
| Azure | NDv5系列虚拟机、Azure ML | 与微软生态深度集成，适合Windows/.NET环境 | 企业混合云部署、Power BI整合 |
| GCP | TPU VMs、Vertex AI | 独家TPU硬件提速，性价比高的预训练模型服务 | Transformer模型训练、AutoML应用 |
2. 按需求场景选择
(1) 训练阶段
- GPU提速需求：
- NVIDIA A100/H100：AWS P4d实例（8xA100 80GB）、Azure ND96amsr_A100 v4
- 性价比之选：Google Cloud A2实例（T4/A100）或AWS G5实例（A10G）
- 超大规模训练：
- TPU专用芯片：Google Cloud TPU v4 Pods（适合矩阵运算密集型任务）
- 多节点分布式：AWS EC2 UltraCluster（100Gbps网络互联）
(2) 推理部署
- 实时推理：
- AWS Inferentia2（Inf2实例）或Google Cloud T4/TensorRT优化
- 边缘场景：Azure Percept（带硬件提速的IoT设备）
- 批量处理：
- AWS Batch或Azure Batch AI（低成本Spot实例）
3. 特殊需求解决方案
- 隐私计算：IBM Cloud with Confidential Computing（SGX加密）
- 国产化需求：阿里云GN6i（A10 GPU）或华为云Ascend 910B
- 小团队快速启动：
- Lambda Labs（按小时租用A100）
- CoreWeave（专供NVIDIA GPU的平价云）
4. 成本优化技巧
- 竞价实例：AWS Spot实例可降低60-90%成本（适合容错任务）
- 自动伸缩：结合Kubernetes（如AWS EKS）根据负载动态调整
- 混合精度训练：利用NVIDIA AMP技术减少显存占用
5. 新兴趋势
- Serverless ML：AWS SageMaker Serverless Inference（按请求付费）
- 量子计算准备：AWS Braket或Azure Quantum（混合量子经典算法实验）
决策建议：
- 优先测试各平台提供的免费层（如AWS SageMaker 250小时/月免费）
- 使用MLPerf基准测试结果对比硬件实际性能
- 考虑数据所在地合规要求（如欧盟用户可能需选择AWS法兰克福区域）
最终选择应基于实际工作负载的吞吐量、延迟要求和预算进行压力测试验证。