CCLOUD博客核心结论
推荐租用配备高性能GPU（如NVIDIA A100/H100）、多核CPU（如AMD EPYC/Intel Xeon）、大内存（≥64GB）和高速SSD存储的服务器，具体配置需根据模型规模和数据量调整。
关键配置建议
1. GPU：深度学习核心硬件
- 首选NVIDIA显卡：支持CUDA和TensorCore，推荐A100（80GB显存）或H100（大模型训练），中小模型可用RTX 4090或V100。
- 显存要求：≥16GB（常规模型），≥80GB（LLM或CV大模型）。
2. CPU与内存
- CPU：多核处理器（如32核AMD EPYC），用于数据预处理和辅助计算。
- 内存：至少64GB，大型数据集或多任务需≥128GB。
3. 存储与网络
- SSD硬盘：≥1TB NVMe，确保高速数据读取；海量数据需搭配RAID或分布式存储。
- 网络带宽：≥10Gbps，减少多节点训练时的通信延迟。
4. 其他注意事项
- 云服务选项：AWS（p4d实例）、Google Cloud（TPU可选）、阿里云（GN6i）。
- 成本权衡：短期任务选按需计费，长期项目用预付费折扣。
场景适配示例
- 小规模实验：RTX 4090 + 32GB内存 + 512GB SSD。
- 大模型训练：8卡A100集群 + 256GB内存 + 10TB存储。
重点提示：根据实际需求测试配置，避免资源浪费或性能瓶颈。