以下文章由云枢国际撰写。
核心差异对比分析
- 硬件架构与性能表现
对比维度 阿里云 AWS 优劣势分析
虚拟化技术 神龙架构，虚拟化损耗<5% Nitro系统，接近物理机性能 两者均实现近乎裸机性能，神龙在自定义优化上更灵活
网络性能 支持eRDMA，延迟低至10微秒 支持EFA，延迟15-20微秒 阿里云在集群内通信延迟更低，适合紧密耦合计算
存储I/O ESSD云盘，随机IOPS最高100万 io2 Block Express，随机IOPS最高25万 阿里云在存储性能上限更高，适合数据密集型应用
GPU互联 自研高速互联技术，带宽200GB/s NVLink互联，带宽600GB/s AWS在多GPU互联带宽上优势明显，适合大模型训练 - 软件生态与框架支持
AI框架优化：
阿里云深度优化了TensorFlow、PyTorch等框架，针对中国用户常见工作负载进行特调
AWS提供Amazon Machine Images（AMI） 预装优化环境，与SageMaker等服务深度集成
容器化支持：
阿里云ACK（Kubernetes） 支持GPU共享和监控，可实现细粒度资源分配
AWS EKS 提供GPU节点组自动管理，与EC2 Auto Scaling无缝配合 - 成本模型与计费方式
实例价格对比（以A100实例为例）：
阿里云gn7i实例（8A100）：按量付费约$20/小时，包年优惠可达40%
AWS p4d实例（8A100）：按量付费约$32/小时，Savings Plans最高节省70%
成本优化特性：
阿里云提供抢占式实例，价格最低为按量付费的10%，适合容错型任务
AWS Spot实例折扣力度大，但中断率相对较高，需设计检查点机制
典型应用场景选择指南
- 大规模AI训练场景
阿里云优势：适合国产化要求高的企业，gn7i实例在BERT、ResNet等常见模型训练上性价比突出
AWS优势：适合超大规模训练，p4d实例凭借NVLink高速互联，在千亿参数模型训练上效率更高 - 推理服务场景
阿里云推荐：gn6i（T4）实例，能效比优异，配合弹性伸缩实现成本优化
AWS推荐：g5（A10G）实例，INT8量化性能强劲，适合高并发推理 - 图形渲染与虚拟工作站
阿里云方案：ga1（AMD S7150）实例，专为图形工作负载优化，支持OpenGL、DirectX
AWS方案：g4ad（AMD Radeon Pro V520）实例，在云游戏、VR渲染方面表现优异
选型建议：
国内企业：优先考虑阿里云，在成本、合规、服务方面优势明显
跨国企业：AWS更适合全球统一部署，技术生态更完善
混合架构：可考虑多云策略，训练任务用AWS，推理服务用阿里云优化成本
