阿里云国际站代理商：如何利用阿里云服务器的GPU加速？

简介：TG@luotuoemo

本文由阿里云代理商【聚搜云】撰写

一、选择合适的GPU实例规格

阿里云提供了多种GPU实例规格族，适用于不同的业务场景：

1. GPU计算型实例规格族（如gn7i、gn7s） ：

   • 适合深度学习、AI推理、图像识别等场景。
   • 采用NVIDIA A10或A30 GPU卡，支持多种加速功能（如TensorRT、RTX）。
   • 提供高性能CPU和大内存支持。

2. GPU虚拟化型实例规格族（如vgn7i-vws、sgn7i-vws） ：

   • 适合轻量级AI推理、图形设计、云游戏等场景。
   • 提供共享CPU资源，独享GPU显存，支持vGPU功能。

3. 弹性裸金属GPU实例规格族（如ebmgn7i、ebmgn8is） ：

   • 适合高性能计算、大规模深度学习训练、图形渲染等场景。
   • 提供更高的网络带宽和存储性能。

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二、创建GPU实例

1. 登录阿里云控制台，进入云服务器ECS页面。
2. 选择“创建实例”，在“实例规格”中选择合适的GPU实例规格族。
3. 根据需求选择操作系统（推荐Alibaba Cloud Linux、CentOS 7.x或Ubuntu 18.04以上版本）。
4. 在创建过程中，建议选择“安装GPU驱动”选项，以便自动安装NVIDIA驱动和CUDA环境。

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三、安装和配置GPU驱动及CUDA

如果在创建实例时未自动安装GPU驱动，需要手动安装：

1. 登录到GPU实例。

2. 安装NVIDIA驱动和CUDA：

   bash复制

   sudo apt update
   sudo apt install nvidia-driver cuda
   

3. 验证GPU驱动是否安装成功：

   bash复制

   nvidia-smi
   

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四、使用GPU加速框架

根据业务需求，安装并使用支持GPU加速的框架（如TensorFlow、PyTorch）：

1. 安装PyTorch：

   bash复制

   pip install torch torchvision
   

2. 使用Deepytorch加速训练：

   • 安装Deepytorch：

     bash复制

     pip install deepytorch
     

   • 使用Deepytorch训练模型（以ResNet50为例）：

     bash复制

     bash run_benchmark_deepgpu.sh 1 0 8
     

     对比使用Deepytorch加速后的性能提升。

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五、优化和监控GPU性能

1. 使用阿里云神龙AI加速推理引擎（AIACC-Inference） ：

   • 针对阿里云环境深度优化，显著提升GPU利用率。

2. 监控GPU性能：

   • 使用nvidia-smi实时监控GPU使用率。
   • 结合阿里云云监控（CMS）监控实例性能。

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六、注意事项

1. 选择合适的实例规格：根据业务需求选择合适的GPU实例规格，避免资源浪费。
2. 优化模型和代码：确保模型和代码充分利用GPU并行计算能力，避免CPU瓶颈。
3. 成本控制：GPU实例费用较高，建议结合弹性伸缩功能，按需调整资源。