如何使用阿里云gpu跑深度学习？-CCLOUD博客

使用阿里云GPU资源运行深度学习任务是一个高效且灵活的选择，尤其适合需要大量计算资源的训练任务。以下是详细的步骤指南，帮助你快速上手使用阿里云GPU进行深度学习：

一、准备工作

注册阿里云账号
- 访问阿里云官网
- 注册并完成实名认证。
开通相关服务
- 云服务器 ECS
- GPU 实例（属于 ECS 的一种）
- 可选：容器服务（如使用 Docker/Kubernetes）、NAS（共享存储）、OSS（对象存储）

二、创建 GPU 实例

进入 ECS 控制台
- 登录阿里云控制台 → 选择「云服务器 ECS」
创建实例
- 点击「创建实例」
- 选择以下配置：
  - 地域：选择离你近的（如华北3-张家口、华东1-杭州）
  - 实例规格：选择 GPU 实例
  - 常见型号：
    - ecs.gn6i-c4g1.xlarge（T4，适合推理/中小模型训练）
    - ecs.gn6v-c8g1.8xlarge（V100，适合大模型训练）
    - ecs.gn7i-c16g1.8xlarge（A10，性价比高）
  - 镜像：
  - 推荐选择「公共镜像」中的 Ubuntu 20.04/22.04 或 CentOS 7/8
  - 或使用「AI 镜像」（如 Alibaba Cloud Linux + Deep Learning AMI）
  - 存储：系统盘建议 100GB 以上，可挂载数据盘或 NAS
  - 网络与安全组：开放 SSH（22端口），如需 Jupyter 可开放 8888 端口
设置密钥对或密码
- 建议使用 SSH 密钥登录，更安全。
购买并启动实例

三、连接到 GPU 实例

ssh -i your-key.pem root@<公网IP>

四、安装 GPU 驱动与深度学习环境

1. 安装 NVIDIA 驱动（若未预装）

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装必要工具
sudo apt install -y build-essential dkms

# 添加 NVIDIA 驱动 PPA（Ubuntu）
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

# 查看推荐驱动版本
ubuntu-drivers devices

# 安装驱动（例如 nvidia-driver-535）
sudo apt install -y nvidia-driver-535

# 重启
sudo reboot

验证驱动：

nvidia-smi

2. 安装 CUDA 和 cuDNN（可选，建议使用 Docker）

推荐使用 Docker 镜像，避免环境冲突。

3. 使用 Docker 运行深度学习环境（推荐）

# 安装 Docker
sudo apt install -y docker.io
sudo systemctl enable docker
sudo usermod -aG docker $USER  # 添加当前用户到 docker 组

重启后使用：

# 拉取官方 PyTorch 或 TensorFlow 镜像
docker run --gpus all -it --rm -v $(pwd):/workspace pytorch/pytorch:latest

# 或 TensorFlow
docker run --gpus all -it --rm -v $(pwd):/workspace tensorflow/tensorflow:latest-gpu

五、运行深度学习代码

上传代码和数据
- 使用 scp 或 rsync 上传本地代码
```
scp -i key.pem -r your_project/ user@<IP>:/home/ubuntu/
```
使用 Jupyter Notebook（可选）

pip install jupyter
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root

然后在浏览器访问：http://<公网IP>:8888（确保安全组开放 8888 端口）

六、优化与建议

使用 NAS 或 OSS 存储大数据集
- 避免将大量数据放在系统盘
- 使用阿里云 NAS 挂载共享数据
使用弹性伸缩和按量付费
- 训练时开启 GPU 实例，训练完立即释放，节省成本
- 推荐使用「抢占式实例」降低费用（适合容错任务）
监控 GPU 使用情况
```
nvidia-smi -l 1  # 每秒刷新
```
使用阿里云 AI 平台（PAI）
- 更高级的选择：阿里云 PAI
- 提供可视化建模、自动学习、Notebook 服务等

七、常见问题

问题	解决方案
`nvidia-smi` 找不到	检查实例是否为 GPU 型号，确认驱动安装
Docker 无法访问 GPU	确保安装 `nvidia-docker2` 并配置正确
Jupyter 无法访问	检查安全组是否开放端口，使用 `--ip=0.0.0.0`

总结

使用阿里云 GPU 跑深度学习的核心流程：

注册阿里云 → 创建 GPU 实例 → 安装驱动/环境 → 上传代码 → 使用 Docker 或 Conda 运行 → 训练完成后释放实例

推荐方案：使用 Ubuntu + Docker + 官方 PyTorch/TensorFlow 镜像，快速部署、环境隔离、易于维护。

如果你提供具体的框架（如 PyTorch、TensorFlow）或任务类型（图像分类、NLP），我可以给出更详细的配置脚本。