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丹摩智算平台体验：AI开发从未如此简单

news 来源：原创 2024/9/25 9:10:40

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最近我一直在学习一些与深度学习相关的知识，准备自己动手做一些模型训练的实验。平时在自己电脑上跑模型总感觉有点吃力，特别是大模型的训练，电脑几乎要被烧掉了。于是我开始寻找更高效的解决方案，在朋友的推荐下，我接触到了一个叫丹摩智算的平台，它专门提供AI相关的算力资源。这篇文章我就来和大家分享一下，我在这个平台上做实验的体验，看看它到底值不值得推荐。

初次接触丹摩智算

说实话，刚开始接触丹摩智算时，我有些担心操作会比较复杂。毕竟之前也接触过一些云计算平台，配置环境、部署服务器这些操作总让我头疼。但是，进入丹摩智算之后，发现操作比我想象中简单得多。

首先，平台的界面非常简洁明了，所有功能基本一目了然。在创建实例之前，需要完成实名认证，不过这个过程非常简单，上传一下身份证信息就搞定了。

进入平台后，可以看到提供了许多不同型号的GPU算力资源，从入门级别到专业级别应有尽有。我根据自己的实际需求，选择了NVIDIA GeForce RTX 4090。这个显卡配置是24GB显存，60GB内存和11个CPU核心，性能已经很不错了，完全能够满足我的训练需求。

GPU算力资源表格

显卡型号	显存 (GB)	内存 (GB/卡)	CPU 核心/卡	存储	简介
RTX 4090	24	60	11	100GB系统盘 + 50GB数据盘	性价比配置，推荐入门用户选择，适合模型推理场景
RTX 4090	24	124	15	100GB系统盘 + 50GB数据盘	性价比配置，推荐入门与专业用户选择，适合模型推理场景
H800 SXM	80	252	27	100GB系统盘 + 50GB数据盘	顶级配置，推荐专业用户选择，适合模型训练与推理场景
H800 PCIe	80	124	21	100GB系统盘 + 50GB数据盘	顶级配置，推荐专业用户选择，适合模型训练与推理场景
L40S	48	124	21	100GB系统盘 + 50GB数据盘	专业级配置，推荐专业用户选择，适合模型训练与推理场景
P40	24	12	6	100GB系统盘 + 50GB数据盘	性价比配置，推荐入门用户选择，适合模型推理场景

这个表格总结了不同GPU的主要参数及适用场景，非常直观地展示了各类显卡的选择依据。希望对大佬你有帮助！
希望这两个表格能够帮助大佬你更清晰地理解和使用丹摩智算平台的GPU和存储资源配置！

轻松创建GPU实例

我进入“GPU云实例”页面后，点击了“创建实例”。这里选择配置和支付方式都很灵活，你可以按小时付费，按天付费，甚至包月，非常人性化。因为我是打算做短期实验，所以选择了按小时付费。

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接下来是选择计算资源，这一步真的比我想象中简单很多。选好GPU型号和数量后，系统会自动推荐相应的计算资源，比如内存大小、CPU核心数等。值得一提的是，平台默认会给每个实例配备50GB的数据盘，对于存储训练数据和结果非常实用。你也可以根据需要扩容到更大的存储空间。

镜像选择

在配置计算资源时，平台还提供了多种预装的基础镜像供我们选择。比如，如果你使用的是PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，只需选一个预装了对应环境的镜像，省去了自己动手配置环境的麻烦。我这次选了PyTorch 1.13，因为平时用得比较多。
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配置完成后，点击“创建”，系统大概花了几分钟的时间就将实例启动起来了。
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实验过程体验

在GPU实例创建完成后，我进入了实例的管理页面，直接通过SSH连接到实例，或者使用平台提供的JupyterLab进行操作。JupyterLab对我这种习惯用Notebook的人来说，简直是再好不过了！你可以直接在浏览器里写代码、跑实验，非常方便。
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我将需要训练的数据上传到JupyterLab中，然后开始用PyTorch框架运行模型。整个过程顺畅到不可思议，GPU的性能相当强劲，比我之前在自己电脑上跑模型时快了好几倍。以前那些动辄需要数小时才能完成的训练任务，在这里不到一小时就搞定了。数据加载速度也非常快，不再像以前那样卡顿。

实验中的一些细节

GPU使用效率高：因为使用了高性能的RTX 4090显卡，处理大规模数据时表现很稳定，训练过程中的显存占用也在可控范围内。
JupyterLab便捷性：平台自带的JupyterLab环境非常适合我这种习惯通过Notebook写代码的用户，不仅操作简单，而且在浏览器里直接可视化模型结果，极大提高了工作效率。
费用透明合理：根据实际使用的时间按小时付费，这样即使只是短时间使用平台进行实验，费用也相对可控，不会造成浪费。

使用后的感受

使用丹摩智算平台的整体体验真的非常不错。尤其是对于我这样需要强大算力支持的AI开发者来说，它解决了平时电脑性能不足的问题，也不用自己折腾配置各种环境。平台的灵活性、资源丰富度和易用性都让我感到非常满意。

另外，平台的性价比也很高，特别是对于短期任务，按小时付费的模式让我可以根据实验进度灵活调整，不必为多余的算力浪费钱。同时，GPU资源的丰富性也意味着即使你是一个专业的深度学习研究者，依然能够找到适合自己的高性能配置。

一点小建议

在使用的过程中，我也有几点小小的建议：

扩展存储的提醒：如果大佬你需要处理非常大规模的数据集，可能需要额外扩容存储空间。平台默认的50GB数据盘对于日常实验来说足够了，但大佬你如果有海量数据的需求，建议提前扩展云盘。
新手指引：虽然平台的操作已经非常简洁了，但对于一些完全没有云计算使用经验的用户，可能还是需要一些更详细的操作指引，尤其是在镜像选择和环境配置方面，可以提供更多的教程。

存储方式	路径	大小	是否可扩容	性能	备注
系统盘	根目录/	100GB	否	高	与实例生命周期一致，可以作为镜像保存。一般系统依赖及Python安装包等会安装在系统盘下，也可放较小容量的数据。
数据盘	/root/workspace	50GB	是	高	与实例生命周期一致，但不能保存至镜像中。可存放读写IO要求高的数据。
文件存储	/root/shared-storage	不限制	-	一般	持久化存储，可跨实例共享文件。
云磁盘	/root/workspace/<云磁盘id>	20GB - 2048GB	是	高	可独立与实例的生命周期，释放实例后留存数据。不保存至镜像中，可存放读写IO要求高的数据。