如何使用阿里云gpu跑深度学习？-云服务器

使用阿里云GPU运行深度学习任务可以分为以下几个步骤，从环境准备到任务部署：

1. 创建GPU实例

登录阿里云控制台
访问ECS控制台，选择“实例” > “创建实例”。
选择GPU机型
- 实例规格：选择GPU计算型实例（如 ecs.gn6i-c4g1.xlarge 或 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge，根据需求选择）。
- 镜像：推荐选择预装环境的镜像（如 Ubuntu 20.04 + CUDA 11.3 或阿里云提供的“深度学习镜像”）。
配置存储
根据数据集大小选择云盘（建议SSD，至少100GB）。
安全组设置
开放必要的端口（如SSH的22端口、Jupyter Notebook的8888端口等）。

2. 连接GPU实例

SSH连接
```
ssh root@<实例公网IP>
```
验证GPU驱动
安装NVIDIA驱动和CUDA（如果镜像未预装）：
```
nvidia-smi  # 查看GPU状态
nvcc --version  # 查看CUDA版本
```

3. 配置深度学习环境

选项1：使用阿里云深度学习镜像

阿里云提供预装环境的镜像（如PyTorch、TensorFlow）：

创建实例时选择“镜像市场” > 搜索“深度学习镜像”。
无需手动安装CUDA/cuDNN。

选项2：手动安装环境

安装CUDA/cuDNN
参考NVIDIA官方文档（需匹配GPU驱动版本）：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

安装深度学习框架

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install tensorflow-gpu

4. 上传数据和代码

通过SCP上传

scp -r /local/path/to/data root@<实例IP>:/remote/path

使用OSS（对象存储）
如果数据在阿里云OSS中，通过SDK或命令行工具（ossutil）下载到实例：
```
ossutil cp oss://your-bucket/data.zip /root/data/
```

5. 运行深度学习任务

直接运行Python脚本
```
python train.py --gpu 0
```
使用Jupyter Notebook
启动Jupyter并远程访问：
```
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser
```
浏览器访问 http://<实例公网IP>:8888，输入Token。

6. 监控与优化

GPU监控

watch -n 1 nvidia-smi  # 实时查看GPU利用率

成本控制
- 按需使用（完成后释放实例）。
- 选择抢占式实例（价格更低，但可能被回收）。

7. 释放资源（避免持续计费）

保存结果到OSS

ossutil cp /root/results/ oss://your-bucket/results/

释放实例
在ECS控制台停止或释放实例。

常见问题

CUDA版本不匹配
确保框架、CUDA、驱动版本兼容（如TensorFlow 2.10需CUDA 11.2）。

GPU未调用
在代码中指定GPU设备：

import torch
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

磁盘空间不足
扩容云盘或挂载NAS。

通过以上步骤，你可以快速在阿里云GPU实例上部署深度学习任务。如果需要更高效的管理，可以结合阿里云AI开发工具（如PAI）进行自动化训练。