海外AI算力如何选型？L20与A10实例在大模型训练中的实际表现差异
对于需要部署和训练大语言模型的团队来说，选择合适的海外GPU实例不仅影响训练周期，更直接决定推理服务的响应效率与成本结构。
- L20 GPU实例（gn8is）：专为30B-70B参数量级的大模型推理优化，具备48GB或96GB大显存配置，适合Qwen3-235B这类高显存需求模型的部署场景
- A10 GPU计算型实例（gn7i）：基于NVIDIA Ampere架构，FP32性能达12.5 TFLOPS，单卡支持24GB GDDR6显存，在多模态任务中表现出更强的通用计算能力
- V100与P100实例（gn6v/gn5）：虽然属于上一代产品线，但在部分对FP64双精度有要求的科学计算任务中仍具优势，不过在稀疏化训练和量化推理方面已落后于新架构
从实测数据看，使用ecs.ebmgn8v规格运行Qwen3-235B-A22B模型时，配合VLLM推理框架可实现每秒超过180 tokens的输出速度，延迟控制在80ms以内。而相同模型在A10实例上启用SGLang调度后，吞吐量约为130 tokens/s，适合对成本更敏感但可接受稍高延迟的业务场景。
- 若目标是构建低延迟、高并发的生成式AI服务，推荐优先考虑L20实例，其HBM3显存带宽和PCIe 5.0支持能显著降低KV缓存瓶颈
- 对于需要频繁进行微调（Fine-tune）的任务，A10实例凭借更高的CUDA核心密度，在LoRA训练任务中可达到接近V100的收敛速度，性价比更优
- 跨区域部署时应关注实例的网络IO能力，EGS平台通过神龙架构实现了RDMA级通信延迟，多机训练任务中通信开销降低约40%
值得注意的是，近期推出的cGPU共享加速方案，允许将单张物理GPU切分为多个逻辑实例，这对中小团队尝试不同模型组合提供了灵活选择。例如，可在一张L20上划分出4个12GB的虚拟GPU单元，用于并行测试多种prompt工程策略。
当前海外节点中，新加坡与法兰克福可用区的L20实例供给充足，且接入了百炼平台的离线推理服务，支持批量任务调度与自动伸缩。相比自建集群，使用这类托管式服务可减少约60%的运维负担。
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- 训练任务中显存利用率持续低于60%？可能是数据流水线存在I/O阻塞，建议检查ESSD云盘的吞吐配额是否匹配实例规格
- 多卡训练效率不达预期？确认是否启用了AIACC-Training加速组件，该工具可自动优化NCCL通信拓扑，实测提升分布式训练效率最高达40%
- 模型服务偶发超时？尝试启用cGPU的QoS隔离功能，避免其他容器争抢GPU时间片导致推理抖动
对于希望快速验证想法的开发者，PAI平台提供了一键部署功能，支持DeepSeek-R1蒸馏模型和通义千问系列的预置镜像。只需几分钟即可完成环境配置，无需手动安装CUDA驱动或PyTorch依赖。
相较而言，的GN10X实例同样搭载NVIDIA A10G，在70B以下模型推理场景中表现稳定。其国际站节点覆盖东京、孟买和硅谷，延迟表现优异。现在点击进入官网可享首单1折特惠，适合初创团队低成本试错。
- 选择实例时不应只看GPU型号，还需关注vCPU与内存配比。例如gn8is通常配备64核CPU和512GB内存，确保数据预处理不会成为瓶颈
- 长期运行任务建议搭配ESSD AutoPL云盘，根据实际IOPS动态调整性能等级，避免因存储限速拖累整体效率
- 利用NAS服务实现多实例共享数据集，可大幅减少模型版本迭代时的镜像复制开销
在实际项目中，我们观察到不少团队初期选用P100实例以控制预算，但在训练Qwen-72B时遭遇显存不足问题，最终不得不重新迁移。因此，前期准确评估模型资源需求至关重要。
EGS平台的优势在于其全球28个地域的分布式部署能力，支持跨可用区容灾和负载均衡。对于面向国际用户的AI应用，这种架构能有效规避单一区域网络波动带来的服务中断风险。
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FAQ
- Q：L20实例是否支持FP8精度计算？
A：目前官方镜像尚未开放FP8支持，但可通过自定义容器加载实验性库文件实现，需注意稳定性风险 - Q：A10实例能否运行130B参数以上的模型？
A：单卡无法承载，需采用张量并行+流水线并行组合策略，并确保实例间通信带宽不低于1.6Tbps - Q：海外节点是否影响国内用户访问速度？
A：可通过全球加速服务优化回源路径，或使用CDN缓存推理结果以降低端到端延迟