做AI训练、视频渲染或科学计算的团队，迟早会碰到同一个问题：本地显卡不够用，自建机房又要买卡、配电、找人运维，投入太重。这时把任务放到云上的GPU服务器，通常更省事。阿里云的GPU实例型号不少，从轻量推理到大模型训练都有对应机型。难的是选哪一款、用哪种计费方式，选错了，账单会很难看。
先分清是训练还是推理
选型前先回答两个问题：任务是训练还是推理，显存大概需要多少。这两点基本决定了机型的大致范围。
训练对显存和卡间通信都比较敏感。模型一大，显存不够就只能切分或缩小batch，速度和效果都会受影响。推理则更看重单次请求的成本和并发能力，很多场景用不上最顶的卡。
- 轻量推理、图像识别、小模型服务：T4或A10这一类实例通常够用，单价也相对友好，适合先跑通业务。
- 中等规模训练或微调中等参数模型：A100、V100这类机型在显存和算力上比较均衡，可以先用单机多卡验证方案。
- 多机分布式训练：网络带宽和通信延迟会成为瓶颈，要确认实例是否支持高速互联网络，光看单卡参数不够。
一上来就选最新最强的卡，是很常见的误区。如果模型只需要几个G的显存，买高端卡就是为用不上的算力付费。可以先用小规模数据跑一轮，看显存占用和GPU利用率，再决定要不要升配。这样得出的结论更靠谱。
计费方式对账单的影响，往往比单价更大
阿里云GPU实例一般提供按量付费、包年包月和抢占式实例三种方式。它们各有适用场景，关键看任务跑得稳不稳、能不能中断。
临时做实验、几个小时就结束的任务，按量付费最省心，用完释放，不留闲置成本。业务长期在线、流量比较稳定的服务，包年包月的单价通常比按量低不少，前提是你能确定未来一段时间确实会一直用。
抢占式实例价格更低，但可能被回收。它适合离线训练这类可以中断、可以恢复的任务，不适合对外提供的在线服务。用之前先确认代码里有检查点保存，否则被回收一次，前面跑的时间基本白费。
一个小团队的调整思路
下面是一个假设的场景，用来说明思路，并不代表某个真实客户的数据。设想一个做电商图像生成的小团队，最初全部使用按量付费的高端实例，训练和在线推理混在一起跑，月底看账单时才意识到成本压力不小。
后来他们做了两件事。第一，把白天需要稳定响应的在线推理服务迁到包年包月的中端实例上，显存够用就行，不再为峰值以外的时段多付钱。第二，把夜间的模型训练改用抢占式实例，并在代码里定期保存检查点。实例被回收后，可以从最近的检查点继续，而不是从头再来。
这个思路的重点是让资源类型和业务节奏对上。在线服务要稳，离线任务要便宜，两类负载分开安排，比挤在同一台高端机器里省得多。
上线前的几项检查
- 核对镜像里的CUDA驱动版本与PyTorch、TensorFlow等框架是否兼容。版本对不上时，常见现象是程序能启动，但调用不了GPU。
- 数据集和模型文件放在独立云盘上，不要只放在系统盘。实例释放或重装时，系统盘数据通常会一起消失。
- 安全组只开放必要端口，远程登录优先使用密钥，不要长期开放密码登录。
- 在费用中心设置预算和告警，给忘记释放的实例留一道提醒。GPU实例按时长计费，一台忘关的机器很快就会把额度吃掉。
任务变大以后怎么管
单台服务器撑不住时，可以把GPU资源放进容器服务ACK里做统一调度，也可以用阿里云机器学习平台PAI管理训练任务。两者都能处理排队、资源分配和使用监控，适合人手有限、又要同时跑多个任务的团队。
工具只能减少重复性工作，前面的选型和计费判断还是要先想清楚。先看负载，再看连续性，上线前把基础配置做扎实，大部分坑在前期就能避开。
