服务商选择与实例创建
选择支持独立显卡的云服务商是首要步骤，主流平台如阿里云、AWS均提供搭载NVIDIA Tesla系列GPU的计算型实例。创建实例时需注意：
- 选择GPU加速型实例规格
- 配置≥16GB内存保障显存交换
- 选择SSD存储提升数据吞吐
创建完成后需配置安全组开放必要端口（如8888、22）并获取公网IP地址。
驱动安装与验证
连接实例后，Ubuntu系统推荐使用命令安装驱动：
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-535
sudo reboot安装后执行nvidia-smi命令验证驱动状态，正常显示GPU信息表示安装成功。
计算环境配置
深度学习场景需配置CUDA环境：
- 下载CUDA Toolkit 12.2安装包
- 配置环境变量
PATH和LD_LIBRARY_PATH - 安装cuDNN加速库提升计算性能
性能优化策略
通过监控工具实现资源优化：
| 指标 | 预警阈值 |
|---|---|
| GPU使用率 | ≥90% |
| 显存占用 | ≥80% |
建议设置自动伸缩策略应对负载波动，结合竞价实例降低使用成本。
合理配置云服务器显卡功能需贯穿实例创建、驱动安装、环境部署和性能优化全流程。建议定期更新驱动版本并监控资源使用情况，结合具体业务场景选择适配的GPU型号和计算框架。
