AWS GPU服务器搭建指南：从入门到实战部署

最近很多朋友都在问，想要搭建一个GPU服务器来跑AI模型，到底是自己买显卡组装划算，还是直接用云服务更方便？作为一个在AWS上折腾过不少GPU实例的老玩家，今天我就把自己的经验分享给大家，手把手教你如何在AWS上快速搭建GPU服务器。

为什么选择AWS GPU服务器？

说到GPU服务器，很多人第一反应就是去买几万块的显卡自己组装。但说实话，对于大多数个人开发者和小团队来说，AWS的GPU云服务器可能是更明智的选择。

AWS作为全球最早布局GPU云计算的服务商，提供了从入门级T4、A10G到高性能A100、H100的全系列GPU实例。这些实例在AI训练、视频编码、渲染和大模型推理等领域都有广泛应用。最重要的是，AWS GPU云服务器有几个特别吸引人的优势：

• 按需使用，灵活计费：支持按小时/天/包月计费，用完就停，完全不用担心资源闲置浪费
• 低前期投入：不需要一次性花几万甚至几十万购买显卡和设备，几分钟就能部署好算力集群
• 全球节点部署：AWS在新加坡、东京、首尔、法兰克福、美国等地都有GPU可用区，AI应用可以就近部署，大大降低延迟
• 托管式运维：驱动更新、系统补丁、安全组配置这些麻烦事都由AWS负责，你只需要专注于算法和业务逻辑就行

AWS GPU服务器 vs 本地服务器

这个问题几乎是每个刚接触GPU计算的人都会纠结的。我自己当初也在这两者之间犹豫了很久，后来经过实际对比，发现对于大多数场景，云端方案确实更划算。

举个具体的例子：一台本地8×A100服务器，包含机箱、CPU、内存与机柜，成本大概在16.5万美元左右。而同等算力在AWS上使用H100或A100实例，如果按照每小时1.29美元计算，日均利用率50%的情况下，三年总成本只需要13.5万美元左右，而且还省去了机房维护和运维的各种风险。

从性能角度看，自建GPU服务器确实性能稳定、内网延迟低，但升级周期很长。而云端性能虽然随实例规格变化，但AWS提供的专属裸金属实例性能完全可以媲美本地物理机。

AWS GPU实例类型选择

AWS提供了丰富的GPU实例类型，选择合适的一步很关键。根据不同的使用场景，我给大家推荐几种常见的实例类型：

• P5实例：基于GPU的最高性能实例，特别适合训练深度学习模型和HPC应用程序
• P4d实例：同样是高性能实例，适用于图形密集型应用程序和机器学习推理
• P2实例：入门级选择，比如p2.xlarge实例支持NVIDIA K80 GPU，适合刚开始尝试的小项目

对于想要部署大语言模型的朋友，可以参考一个实际案例：单卡L40S显存48G，建议使用32B Int4的模型，显存占用大概在41GB左右。这种配置在AWS上就能找到合适的实例类型。

开通AWS GPU服务器的完整流程

接下来就是实战环节了，我会详细讲解在AWS国际版上开通GPU云实例的具体步骤。

前期准备工作：首先你需要有一个AWS账号，并且配置好AWS CLI工具。使用aws configure命令来配置你的Access Key ID、Secret Access Key、Region等信息。

创建GPU实例：在AWS中，可以通过控制台或CLI创建GPU实例。这里我给大家展示一个通过AWS CLI创建p2.xlarge实例的例子：

aws ec2 run-instances –image-id ami-0abcdef1234567890 –count 1 –instance-type p2.xlarge –key-name MyKeyPair –security-group-ids sg-0123456789abcdef0 –subnet-id subnet-6e7f829e

参数说明：–image-id是AMI ID，需要根据需求选择合适的镜像；–instance-type选择p2.xlarge，支持NVIDIA K80 GPU；–key-name是用于SSH访问实例的密钥对名称。

配置和连接GPU服务器

实例启动后，下一步就是远程连接和配置环境了。

使用SSH连接到实例，命令格式是：ssh -i MyKeyPair.pem ec2-user@your-instance-public-dns。连接成功后，我们需要安装必要的软件环境：

• CUDA和CuDNN：这是GPU计算的基础环境
• 深度学习框架：根据需求选择TensorFlow或PyTorch
• VLLM：如果你要部署大语言模型，这个工具非常实用

安装完基础环境后，别忘了运行nvidia-smi命令来查看显卡状态，确认GPU是否正常工作。

EC2容量块：确保GPU资源可用性

在实际使用中，很多人会遇到一个问题：需要GPU实例的时候发现资源不足。AWS提供的EC2容量块功能就能解决这个问题。

EC2容量块允许用户预先预留特定数量的高性能GPU实例，确保在需要时能够获得所需的计算能力。这项服务特别适合需要进行大规模机器学习训练、高性能计算或其他GPU密集型工作负载的用户。

容量块支持多种实例类型，包括p5系列、p4d系列、trn1系列等。预留期限也很灵活，短期预留1-14天，长期预留7-182天，可以根据项目需求灵活选择。

实战案例：部署DeepSeek模型

最后给大家分享一个实际案例——在AWS GPU服务器上部署DeepSeek模型。

首先通过SSH连接到服务器，检查安全组设置，确保相关端口已经开放。然后安装VLLM：pip install vllm，接着拉取DeepSeek模型。

这里有个小技巧：如果你使用的是单卡L40S显存48G的配置，建议选择32B Int4的模型，这样显存占用在41GB左右，既能满足需求又不会超出显存限制。

整个部署过程其实并不复杂，关键是选对实例类型和做好前期配置。希望这篇文章能帮助大家少走弯路，快速在AWS上搭建起自己的GPU服务器环境。