引言:在 AI 训练、高性能计算等场景中，GPU 服务器已成为不可或缺的基础设施。但许多用户发现，直接套用普通 ECS 的安全组配置规则往往导致 GPU 训练中断或性能下降。本文将解析 GPU 服务器安全组配置的三大关键差异，并提供实测有效的优化方案。 一、基础配置的共性与差异 相同点基础规则保留：与普通 ECS 相同，GPU 服务器仍需开放 SSH (22)/RDP (3389) 等管理端口，并设置源 IP 白名单。   核心差异⚠️ 特殊端口要求：GPU 服务器需额外开放以下端口组…

一、故障 1：GPU 驱动崩溃 典型报错：NVIDIA-SMI has failed | Xid errors排查步骤：执行诊断命令： dmesg | grep NVRM  # 检查内核日志 nvidia-bug-report.sh  # 生成完整诊断报告 检查驱动兼容性： 确认驱动版本与 CUDA 工具链匹配（NVIDIA 官方兼容表） 避免混合安装不同版本驱动 二、故障 2：显存溢出 典型报错：CUDA out of memory优化策略： 监控工具 关键命令 优化目标 nvidia-smi…

一、引言：在使用阿里云 GPU 服务器进行深度学习、AI 训练或高性能计算时，可能会遇到以下情况需要更换公网 IP： IP 被恶意攻击导致服务不稳定 业务迁移需要更换网络环境 特定地区访问优化需求 安全策略调整要求更新 IP 地址 二、阿里云提供了灵活的 IP 管理方案，下面介绍一下操作流程。 1. 释放当前公网 IP 登录阿里云 ECS 控制台 找到目标 GPU 实例 → 进入「网络与安全」选项卡 点击「更多」→ 选择「释放公网 IP」 注意：释放后原 IP 将不可恢复 2. 申请新弹性公网 …

一、性能深度评测：实测数据说话 阿里云 GPU 服务器（如 GN7、GN6i 等实例）搭载 NVIDIA Tesla 系列显卡（如 V100/A10），通过实测发现： 计算性能：FP16 混合精度训练 ResNet50 模型，GN7 实例比普通 CPU 快 15 倍以上。 显存带宽：V100 显卡显存带宽达 900GB/s，轻松应对大模型参数加载（参考阿里云官方 Benchmark）。 网络优化：RDMA 网络延迟低至 10μs，分布式训练效率提升 40%（测试环境：PyTorch + 多机多卡…

一、引言 在AI时代，训练数据和模型算法是企业的核心资产，其价值远超硬件本身。据统计，一次核心模型泄露可导致企业直接损失数百万美元，并丧失市场竞争优势。阿里云GPU服务器作为AI研发的基础设施，通过多层次安全防护和加密技术，可构建端到端的数据安全体系，有效防止从外部攻击到内部泄露的各种风险。正确的安全配置能将数据泄露风险降低90%以上，同时满足等保2.0、GDPR等合规要求。 二、系统化数据与模型保护方案 1. 基础架构安全加固 存储加密全面覆盖： 云盘加密：创建GPU实例时，为系统盘和数据盘启…