云知识对于新购阿里云GPU服务器（如gn7、gn8i、gn10x、g8i、a10、a100、v100 或最新 H20/A800/H800 等实例），系统盘（即启动盘，通常为ESSD云盘）建议至少选择 100GB，但更推荐 200–300GB，尤其在生产或开发场景下。100GB 是最低可行值，但容易捉襟见肘。
以下是具体分析和建议：
✅ 为什么 100GB 常显不足？
- OS 占用高：Alibaba Cloud Linux 3 / Ubuntu 22.04 / CentOS Stream 9 等系统安装后基础占用约 5–10GB，但：
- GPU驱动（NVIDIA driver + CUDA Toolkit）安装后轻松占用 15–30GB（例如 CUDA 12.4 + cuDNN + NCCL + 驱动）；
- Docker/Containerd 运行时 + 镜像缓存（
/var/lib/docker）极易膨胀——单个 PyTorch/TensorFlow 官方镜像约 5–10GB，训练中生成的中间镜像、构建缓存、容器层可快速占满剩余空间； - 日志文件（
/var/log/journal,/var/log/nvidia-*, 应用日志）长期运行可能达数 GB； /tmp默认挂载在根分区，大模型推理/训练临时文件（如torch.compilecache、HuggingFacetransformers缓存、datasets下载）常写入此处；- 系统升级（
yum update/apt upgrade）会保留旧内核+initramfs，占用额外空间。
⚠️ 实测案例（常见踩坑）：
- 某客户使用 gn7i（V100）+ Ubuntu 20.04 + CUDA 11.8，仅安装
nvidia-driver-525+cuda-toolkit-11-8+docker-ce+nvidia-container-toolkit后，根分区已使用 65GB； - 加入 2 个 PyTorch 训练镜像（含
torchvision,transformers,datasets）后，/var/lib/docker占用 42GB → 根分区爆满，docker pull失败、journalctl写入失败、SSH 登录缓慢。
✅ 推荐配置（兼顾成本与可靠性）：
| 场景 | 推荐系统盘大小 | 理由 |
|---|---|---|
| 最小POC/轻量测试（仅跑Hello World、小模型推理、无Docker） | ✅ 100GB | 可行，但需严格清理（禁用日志轮转、定期 apt clean、手动清理 /tmp） |
| 常规AI开发/训练/推理（使用Docker、CUDA、PyTorch/TensorFlow、HuggingFace） | ✅ 200GB（强烈推荐） | 平衡成本与裕量，留出约 80–100GB 给应用/缓存/日志，避免频繁扩容 |
| 生产级部署/多框架共存/需长期稳定运行（如Serving服务 + 多模型热加载 + 日志审计） | ✅ 300GB 或启用自动扩容（ESSD AutoPL） | 预留充足空间应对突发增长（如模型权重缓存、core dump、审计日志），降低运维风险 |
💡 关键优化建议（无论选多大）：
- ✅ 务必挂载独立数据盘（高效云盘/ESSD）：将
/home、/data、/opt/models、/var/lib/docker（通过--data-root指定）等目录挂载到数据盘，根分区只承载OS和运行时； - ✅ 开启 ESSD云盘性能模式（AutoPL 或 PL1+）：系统盘IOPS和吞吐对GPU训练启动/镜像拉取速度影响显著；
- ✅ 配置日志轮转（
logrotate）并限制 journal size（SystemMaxUse=512M）； - ✅ Docker 使用
overlay2+ 设置storage-driver: overlay2和storage-opts: ["overlay2.override_kernel_check=true"]（阿里云镜像已优化）； - ❌ 避免将大型数据集、模型权重、训练输出直接放在系统盘（应放数据盘或OSS挂载）。
📌 阿里云实操提示：
- 创建实例时，系统盘大小支持在线扩容（无需停机），但需登录后执行
resize2fs（Linux）； - 若选 100GB，建议开通 云监控告警（磁盘使用率 >85% 时短信/钉钉通知）；
- 新用户可搭配 ESSD AutoPL（按需性能）：起步价低，随负载自动提升IOPS，性价比优于固定PL等级。
✅ 结论：
默认选 200GB ESSD系统盘（PL1或AutoPL）是最优平衡点 —— 成本增加有限（约每月 ¥10–20），却极大降低“磁盘满导致训练中断、服务不可用”的风险。100GB 仅适合临时验证，不建议用于任何实际开发或生产环境。
如需，我可为你提供：
- 阿里云控制台设置系统盘大小的截图指引；
- 自动化挂载数据盘 + 迁移 Docker root 的 Shell 脚本；
- Ubuntu/CentOS 下磁盘空间监控告警配置模板。
欢迎补充你的具体场景（如：用什么框架？是否用Docker？是否长期运行？是否需保存训练产出？），我可以进一步定制建议 👇