买服务器部署AI模型指南

闹钟一响还早 闹钟一关迟到 ​​​

美国G口服务器
E3/e5    1TB/240GSSD     16GB    1G独享不限    5IP   
双E5-2640 v4     1TB SSD    32GB    1G独享不限    5IP   
双E5-2660 v4     1TB SSD    64GB    1G独享不限    5IP   
美国独服
E3/e5    1TB/240GSSD     16GB    1G/20TB    5IP   
双E5-2640 v4     1TB SSD    32GB    1G/20TB    5IP   
双E5-2660 v4     1TB SSD    64GB    1G/20TB    5IP   
香港独服CN2/国际               
E3-1230     1TSATA    16GB    10M    3IP
E3-1230     500GSSD    16GB    10M    3IP
双e5    1/2TSATA    32GB    10M    3IP        
E3-1230     1TSATA/240GSSD     16GB    20M    5IP
E5-2450*2    2TSATA    32GB    20M    5IP
美国显卡服务器
E5 (6核12线程)32G1T SSD独立IP100MGTX750 TI 2G显存win10/win2016
E5*2 (12核24线程)32G1T SSD独立IP100M GTX1050 TI 4G显存win10/win2016  
E5*2 (20核40线程)32G1TSSD独立IP100MGTX1080 8G显存win10/win2016  
香港显卡服务器
酷睿i3 7100    8G    500GSATA/240GSSD    3个IP    10M            带 GT710显卡
酷睿i3 7100    16G    500GSATA/240GSSD    3个IP       10M            带 GT710显卡
至强E3-1245V3    16G    500GSATA/240GSSD    1个IP       10M            带 GT711显卡
酷睿 I5 7400    8G    1TSATA/240GSSD    3个IP       10M            带 GT712显卡
酷睿 I5 7400    16G    1TSATA/240GSSD    3个IP       10M            带 GT713显卡
酷睿 I5 7400    32G    1TSATA/240GSSD    3个IP       10M            带 GT714显卡
酷睿 I7 8700    8G    1TSATA/240GSSD    3个 IP      10M        带 GT715显卡
酷睿 I7 8700    16G    1TSATA/240GSSD    3个IP       10M            带 GT716显卡
酷睿 I7 8700    32G    1TSATA/240GSSD    3个IP       10M            带 GT717显卡
至强E5-2620V2*2    32G    240GSSD*2/480GSSD    3个IP       10M        带 GT718显卡
至强E5-2670V2*2    32G    240GSSD*2/480GSSD    3个 IP      10M            带 GT719显卡
E5-2698V3*2(32核心64线程)    64GB    800G SSD    3个IP       20M独享不限制流量        带独立显卡 Nvidia GeForce RTX 3080 10G
AMD EPYC' 7452 *2 (64核心128线程)    64GB    960GB SSD    3个IP       20M独享不限制流量            带独立显卡 Nvidia Tesla V100 16GB
香港大带宽独服
E3-1200    500GSSD    8GB    100M国际    3IP
双E5-26xx v4 / E5-269x v2    500GSSD    64GB    100M国际    3IP  
双Intel Gold 6148/6152    1TB SSD    128GB    100M国际    3IP  
e3    1TSATA    16GB    40MCN2    3IP
e3    1THDD/240GSSD    16GB    50M163    3IP
E3-1230v2    500GSSD/1TB SATA    16GB    100M BGP    5IP
l® Xeon® Gold 6133     480gssd    32GB    40MCIA    1IP
l® Xeon® Gold 6133     480gssd    32GB    100MCIA    1IP
日本大带宽独服
双 Intel Gold 6150    1TB SSD    64GB    100M国际独享 5IP        
新加坡物理机
E5 16g    1IP 10m  240  ssd
E5 32g    1IP 10m  240  ssd
e5-2420*2 32g 480gssd 50m. 精品线路优化带宽
e5-2420*2 32g 480gssd 100m，精品线路优化带宽
印度服务器
Xeon E3-1230 v3 32 GB 2x 480 GB (SSD SATA)  1G10TB
Xeon E5-2667 v4  3.2 GHz  16核心  32线程 64 G内存  2x 480 GB (SSD SATA)1G10TB  
EPYC 7313 3.GHz  16核心  32线程  64G内存 2x 960 GB (SSD NVMe)1G10TB  
EPYC 7543  2.8 GHz 32核64线程  128 G内存 2x 960 GB (SSD NVMe)  1G10TB
AMD2EPYC 7763  2.4Ghz 64核心 128线程 128 G内存 2x 960 GB (SSD NVMe)  1G10TB
联系TG: @Usabby QQ: 858361387
部署AI模型到服务器需要综合考虑硬件配置、软件环境、成本预算和扩展需求。以下是分步指南和推荐方案：
1. 明确需求
模型类型：图像、NLP、语音等（影响GPU/CPU选择）。
推理负载：并发请求量、响应时间要求。
数据规模：输入数据大小、存储需求。
预算：硬件采购/租赁成本、维护费用。
合规性：数据是否需要本地化（如GDPR、医疗数据）。
2. 硬件配置选择
GPU（关键）
推荐型号：
中低负载：NVIDIA T4（能效比高，适合小模型/低并发）。
高性能：A100/A800（大模型训练/推理）、H100（最新架构，适合LLM）。
性价比：RTX 4090（消费级，但需注意驱动兼容性）。
多卡配置：通过NVLink互联提升多GPU效率（如2×A100）。
CPU
推荐：AMD EPYC（多核，适合并行预处理）或Intel Xeon。
核心数：32核以上（如E5-2698V3*2/EPYC 7452 *2）。
内存
推荐：≥64GB DDR4 ECC（避免内存不足导致OOM）。
存储
SSD：800G SSD/960GB SSD（高速读写模型权重/数据集）。
网络
3. 部署方式选择推荐服务：esited机房
推荐配置：
GPU：带独立显卡 Nvidia Tesla V100 16GB
CPU：AMD EPYC' 7452 *2 (64核心128线程)
内存：64GB DDR4。
存储：960GSSD
IP：3个
带宽默认20MCIACN2 可升级
方案3：混合部署
4. 软件环境配置
操作系统
Ubuntu 22.04 LTS（对NVIDIA驱动兼容性好）。
AI框架
推理库：TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO。
服务化工具：
Triton Inference Server：支持多框架、动态批处理。
FastAPI：轻量级API服务（适合Python模型）。
容器化
Docker：打包环境依赖。
Kubernetes：多节点扩展（如Kubeflow for AI工作流）。
5. 优化技巧
模型压缩：量化（FP16/INT8）、剪枝、蒸馏。
批处理：动态调整批大小（Triton支持）。
缓存：缓存常见推理结果（Redis/Memcached）。
监控：Prometheus + Grafana监控GPU利用率/延迟。
6. 注意事项
驱动兼容性：确保CUDA版本与框架匹配。
安全防护：配置防火墙、HTTPS API、定期漏洞扫描。
备份：定期备份模型权重和数据集。
通过以上步骤，您可以根据实际需求选择性价比最高的方案。