阿里云跑深度学习需要CPU还是gpu？

核心结论：阿里云运行深度学习任务优先选择GPU，因其并行计算能力显著优于CPU；仅轻量级模型或预处理阶段可考虑CPU。

1. GPU的核心优势

• 并行计算能力：GPU（如NVIDIA V100/A10G）具备数千个CUDA核心，适合处理深度学习中的矩阵运算（如卷积、梯度下降），训练速度可达CPU的10-50倍。
• 阿里云GPU实例：推荐使用ecs.gn7i/gn6e等实例，配备Tesla T4/V100，支持FP16/FP32混合精度，显著降低训练时间。

2. CPU的适用场景

• 轻量级任务：如小规模数据集预处理、逻辑简单的推理任务（如决策树），CPU（如阿里云ecs.c7实例）成本更低。
• 资源限制：若预算有限且模型参数量＜100万，可暂用CPU，但需接受更长的训练周期。

3. 关键成本对比

• GPU成本较高：阿里云GPU实例价格约为CPU的3-5倍（如gn6e约1.5元/小时，c7约0.3元/小时），但节省的时间成本在商业项目中通常更划算。
• 弹性选择：阿里云支持竞价实例或临时GPU资源，适合短期高负载任务。

总结：深度学习在阿里云上应默认选择GPU，仅在特定场景下权衡CPU。