作为一个常年和云服务器打交道的独立开发者，这几年我没少在各个云服务平台之间反复横跳。最开始是因为项目需要，后来就成了习惯，甚至带点技术人的偏执——总想找到那个“最完美”的云服务方案。AWS，作为行业里的老大哥，自然成了我重点考察的对象。今天这篇文章，不是什么软广，也不是泛泛而谈的理论对比，就是我亲身使用AWS EC2服务器三年多来的真实体验。我会用最直白的大白话，聊聊它到底好在哪，坑在哪，特别是大

GPU显存 > GPU性能 > 内存 > CPU > 存储速度。从“小”开始：如果不确定需要多大配置，先从最低配的开始试。跑一下你的代码，用nvidia-smi命令监控GPU利用率和显存占用。如果显存快满了而利用率很高，说明配置刚好；如果显存还有大量空闲而利用率是100%，说明GPU是瓶颈；如果显存爆了，那就需要升级。拥抱云弹性：这才是云服务的最大优势。不需要自己买昂贵的硬件。做训练时，开一台顶配

GPU显存 > GPU性能 > 内存 > CPU > 存储速度。从“小”开始：如果不确定需要多大配置，先从最低配的开始试。跑一下你的代码，用nvidia-smi命令监控GPU利用率和显存占用。如果显存快满了而利用率很高，说明配置刚好；如果显存还有大量空闲而利用率是100%，说明GPU是瓶颈；如果显存爆了，那就需要升级。拥抱云弹性：这才是云服务的最大优势。不需要自己买昂贵的硬件。做训练时，开一台顶配

作为云服务深度用户，我曾天真地以为显存只是显卡参数里一个不起眼的数字，直到在一次模型训练中，屏幕突然卡死，终端弹出“CUDA Out of Memory”的报错——那一刻我才真正明白，显存，才是深度学习中那个沉默的“卡脖子之王”。你是否也曾疑惑：不同的模型到底需要多少显存？为什么别人的显卡能跑大模型，我的却连微调都吃力？今天，我就结合自己的踩坑经验，带你彻底弄懂不同模型对显存的需求差异，帮你避开那