如何创建 GPU 实例？

以下文章由小编云枢国际撰写

1. 前期规划与资源准备
   业务需求分析：
   计算类型识别：明确是深度学习训练、推理服务还是图形渲染，不同场景对GPU型号有不同要求。
   性能需求评估：根据模型复杂度、数据量和工作负载，确定所需的GPU显存、计算核心数量和网络带宽。
   预算与周期：根据使用周期（短期实验/长期生产）选择最优计费模式。
   资源配额确认：
   检查目标地域的GPU实例配额，如需更多资源需提前提交工单申请。
   确认云服务器ECS、VPC网络和云盘的配额是否充足。
2. 实例创建关键步骤
   以下是GPU实例创建的核心流程示意图：
   具体配置说明：
   步骤1：基础配置
   地域选择：选择离用户最近的地域以减少延迟，同时考虑GPU资源供应情况。
   实例规格：根据应用需求选择：
   AI训练：gn7i（A100）、gn7（V100）适合大规模深度学习训练
   推理服务：gn6i（T4）在能效比方面表现优异
   图形渲染：ga1（AMD S7150）专为图形工作负载优化
   步骤2：镜像与存储
   操作系统：选择预装GPU驱动的GPU优化镜像，或自定义安装CUDA和cuDNN。
   系统盘：配置高效云盘或ESSD，容量建议不小于100GB用于存放系统和应用。
   数据盘：为训练数据配置大容量SSD或ESSD，保证数据读写性能。
   步骤3：网络与安全
   网络配置：选择已有的VPC和交换机，确保网络环境符合企业安全规范。
   公网IP：如需外部访问，分配公网带宽，建议初始设置为5Mbps并按需调整。
   安全组：配置精细的安全组规则，仅开放必要的服务端口。
   步骤4：高级配置
   实例名称：设置有意义的名称便于后续管理。
   登录凭证：选择密钥对或密码方式，密钥对方式安全性更高。
   用户数据：通过User-Data脚本实现实例启动后自动部署环境。
3. 实例初始化与验证
   环境部署：
   GPU驱动验证：执行nvidia-smi命令确认GPU识别正常。
   CUDA环境配置：安装相应版本的CUDA Toolkit和cuDNN库。
   深度学习框架：安装TensorFlow、PyTorch等框架并验证GPU加速功能。
   性能测试：
   基准测试：运行相关行业的基准测试程序，确认性能达到预期。
   温度监控：通过云监控查看GPU温度和利用率，确保散热正常。