新购阿里云GPU服务器，系统盘一般选100GB还是更大更合适？-CCLOUD博客

对于新购的阿里云GPU服务器，系统盘选择100GB是否足够，取决于你的具体使用场景。以下是综合建议：

一般情况下，100GB 是基本够用的，但存在风险：

操作系统本身：
CentOS/Ubuntu 等 Linux 发行版安装后通常占用 5~15GB。
系统更新和日志：
长期运行后，系统更新、日志文件（如 /var/log）、临时文件等可能逐渐占用几十 GB。
基础软件依赖：
安装 Docker、NVIDIA 驱动、CUDA、cuDNN、Python 环境（Anaconda 可能占 2~5GB）、常用工具（git, vim, wget 等）后，系统盘空间会进一步被压缩。

⚠️ 风险点：一旦系统盘写满，可能导致服务崩溃、无法登录、SSH 失败等问题。

使用场景	推荐系统盘大小	说明
轻量级开发 / 测试	100GB	仅运行少量模型推理或脚本，不长期运行，可接受定期清理
中等规模训练 / 开发环境	200GB 起步	建议选择 200GB 或以上，留足空间给日志、缓存、临时文件
多项目开发 / 容器化部署	300GB+	使用 Docker/Podman，镜像缓存会占用大量空间（一个镜像可能数 GB，多个叠加很快）
生产环境 / 长期运行	≥300GB + 数据盘分离	强烈建议将数据、模型、代码存储在独立的数据盘（云盘），系统盘只保留系统和运行时环境

✅ 系统盘选 200GB 更稳妥
成本增加不多（相比GPU实例费用可忽略），但避免后期扩容麻烦。
✅ 务必挂载独立数据盘用于存储
- 模型文件、数据集、训练输出、代码仓库等不要放在系统盘。
- 推荐使用高效云盘或SSD云盘作为数据盘（如 500GB ~ 数 TB）。
✅ 开启自动快照策略
系统盘空间越大，快照成本略增，但安全性更高。
❌ 避免在系统盘存放大型数据文件
即使空间充足，也不建议把 /home, /data, /models 放在系统盘根目录下。

🔔 结论：建议选择 200GB 系统盘起步，300GB 更为理想，尤其是用于AI训练或生产环境。

虽然 100GB 在理论上“够用”，但在实际使用中容易因日志膨胀、缓存堆积导致磁盘满载，引发系统故障。多花几元/月换取稳定性非常值得。

✅ 推荐配置示例：

如有需要，后续也可在线扩容系统盘（需注意备份和停机风险），但提前规划更省心。

如你提供具体用途（如：LLM训练、图像识别、部署Web服务等），我可以给出更精准的建议。