大模型推理用的云服务器如何选购？

结论：选购大模型推理用的云服务器，核心在于平衡算力、显存、成本与扩展性，优先选择配备高性能GPU（如NVIDIA A100/H100）、大显存（≥80GB）且支持高速网络互联的实例，同时需结合业务需求考虑弹性伸缩与长期成本优化。

一、明确核心需求

1. 算力与显存：大模型推理对并行计算能力要求极高，需选择GPU服务器。

   • 显存是关键：模型参数量越大，显存需求越高。例如，1750亿参数的GPT-3推理需≥80GB显存，建议选择NVIDIA A100（80GB）或H100。
   • 算力匹配：FP16/TF32性能直接影响推理速度，A100的TF32算力达312 TFLOPS，适合高并发场景。

2. 网络与延迟：

   • 低延迟需求：若需实时推理（如对话场景），选择靠近用户的区域部署，并启用GPU直通技术减少虚拟化开销。
   • 高速互联：多卡场景需关注服务器内GPU间互联带宽（如NVLink 600GB/s），分布式推理还需考虑实例间网络（如100Gbps RDMA）。

二、云服务商对比

1. 实例类型：

   • AWS：推荐p4d/p5实例（A100/H100），支持Elastic Fabric Adapter（EFA）低延迟网络。
   • 阿里云：GN7/GN10系列（A100/V100），性价比高，但H100机型较少。
   • 腾讯云：GI系列（A100+NVLink），适合大规模部署。

2. 成本优化：

   • 按需 vs 预留：长期稳定负载用预留实例（节省30%-50%成本），突发流量搭配按需实例。
   • 竞价实例：适合非实时任务，但存在被回收风险。

三、扩展性与生态

1. 弹性伸缩：选择支持自动扩缩容的服务（如AWS SageMaker或阿里云PAI），应对流量波动。
2. 软件支持：确保云平台提供主流推理框架（TensorRT、vLLM）和优化工具（如CUDA最新驱动）。

四、其他考量

• 数据安全：选择支持私有VPC、加密传输的厂商，合规场景需确认数据本地化存储。
• 服务商技术栈：若已使用特定云生态（如Azure OpenAI服务），优先同平台部署以减少迁移成本。

总结：大模型推理服务器的选购需以“显存够用、算力冗余、网络高效”为原则，避免因短期节省成本导致性能瓶颈。 建议通过压力测试验证实例实际表现，并预留20%-30%的算力余量应对模型迭代需求。