云服务器
在阿里云上选择机器学习服务器时，需根据任务规模、预算、性能需求及扩展性综合考虑。以下是关键选型建议和步骤：
1. 明确需求
- 任务类型：训练（高算力）VS 推理（低延迟/高吞吐）？
- 数据规模：小数据集（CPU/低配GPU）VS 大规模数据（多GPU/分布式）？
- 框架支持：TensorFlow/PyTorch等是否需要GPU提速？
- 预算：按需付费VS长期预留实例？
2. 核心服务器类型
A. GPU实例（推荐训练/推理）
- 适用场景：深度学习训练、大规模推理。
- 推荐机型：
- 通用型：
gn7i（NVIDIA T4/Tesla V100，适合中小规模） - 高性能：
gn7e（A100/A10，大规模训练） - 性价比：
gn6i（T4，适合推理或轻量训练）
- 通用型：
- 关键参数：
- GPU显存（16GB+推荐训练）
- vCPU与内存配比（如1:4，如8核+32GB内存）
B. CPU实例（轻量任务/预处理）
- 适用场景：数据预处理、传统ML（如Scikit-learn）。
- 推荐机型：
- 计算优化型
c7（高主频，适合单线程任务） - 内存优化型
r7（大数据内存需求）。
- 计算优化型
C. 弹性裸金属（极致性能）
- 适用场景：超大规模训练（如
ebmgn7e搭载8卡A100）。 - 优势：无虚拟化损耗，直接访问硬件。
3. 存储与网络
- 数据存储：
- OSS：存放训练数据（需挂载到实例）。
- NAS/CPFS：共享存储（多节点训练）。
- 网络性能：
- 选择25Gbps+内网带宽的实例（如
gn7e）。 - 跨可用区时注意延迟。
- 选择25Gbps+内网带宽的实例（如
4. 其他服务集成
- PAI平台：直接使用阿里云机器学习平台（内置优化环境）。
- 容器服务：结合ACK运行Kubeflow等ML工作流。
- 自动扩缩容：使用弹性伸缩应对动态负载。
5. 成本优化技巧
- 竞价实例：适合容错性高的短期任务（节省70%成本）。
- 预留实例：长期使用可预付降低成本。
- 监控与调优：利用云监控优化资源利用率。
示例选型方案
| 场景 | 推荐配置 | 预估成本（按需） |
|---|---|---|
| 小型CNN训练 | gn6i（T4 + 8核32GB） |
约￥5/小时 |
| 大规模LLM训练 | gn7e（8卡A100 + 96核384GB） |
约￥200/小时 |
| 批量推理 | c7（16核64GB，CPU优化） |
约￥1.5/小时 |
注意事项
- 地域选择：确保实例区域靠近用户（降低延迟）。
- 镜像预装：使用阿里云预装CUDA/Docker的镜像（如
Ubuntu 20.04 with GPU Driver）。 - 安全组：开放必要端口（如Jupyter Notebook的8888）。
通过以上步骤，结合阿里云实例规格族文档和PAI产品页进一步调整配置。