阿里云GPU 服务器从选型到AI部署和成本优化全方位的选择方案有哪些？

本文由翼龙云yilongcloud撰写。

操作系统选择与镜像部署
核心问题解答
主流系统对比
1.Ubuntu 20.04 LTS：最广泛支持的深度学习框架（TensorFlow/PyTorch 适配率 98%）
2.Alibaba Cloud Linux 3：专为云环境优化，内核级 GPU 驱动预装
3.CentOS 7：企业级稳定性，但 2024 年后需迁移至替代系统
避坑实践
驱动安装验证（通用命令）
nvidia-smi # 查看GPU状态cat /usr/local/cuda/version.txt # 检查CUDA版本
1.典型报错处理：若出现NVIDIA-SMI has failed，需：
a.检查内核版本uname -r与驱动兼容性
b.重装驱动：sudo dkms install -m nvidia -v ${DRIVER_VERSION}

进行大模型部署实战如下
GN7i 实例 + Linux 优化 3 步法
环境配置
组件 推荐版本 调优参数
GPU 驱动 535.86.10 nvidia-persistenced启用
CUDA 12.2 UnifiedMemory=1
操作系统 Aliyun Linux 3 vm.swappiness=10

Llama2 部署示例
创建虚拟环境
conda create -n llama python=3.10
pip install transformers accelerate
启动推理（GN7i单卡可运行13B模型）from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf")

成本优化方案如下：
组合策略
GPU 虚拟化
1.通过 vGPU 技术将 A10（24G 显存）拆分为：
a.4x 6GB vGPU（适合 BERT 类模型微调）
b.2x 12GB vGPU（适合 Stable Diffusion 推理）
竞价实例技巧
1.选择中断率 < 5% 的机型（如 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge）
2.配合 Spot Block 保留时长（最长 6 小时）
3.成本对比：
| 计费方式 | 按量付费 | 竞价实例 | 节省比例 |
| GN7i实例 | $4.2/小时 | $1.3/小时 | 69%↓ |

操作流程
A[创建vGPU实例] --> B[申请竞价实例配额]
B --> C[设置自动检查点]
C --> D[使用ESSD AutoPL实现数据持久化]