新购阿里云GPU服务器，系统盘一般选100GB还是更大更合适？

对于新购的阿里云GPU服务器，系统盘选择100GB是否足够，取决于你的具体使用场景。以下是一些参考建议，帮助你判断是否需要更大的系统盘：

✅ 一、100GB 系统盘适用场景（可以接受）

• 仅运行轻量级服务：如部署简单的Web服务、API接口、模型推理服务等。
• 数据和模型存放在数据盘或OSS：所有大型数据集、训练模型、日志等都挂载了独立的数据盘或对象存储。
• 使用容器化部署（Docker）：镜像存储在Registry，本地只保留少量运行时文件。
• 定期清理日志和缓存：有良好的运维习惯，避免系统盘被日志占满。

⚠️ 注意：Linux系统本身（如CentOS/Ubuntu）安装后大约占用20~30GB，剩余空间需考虑软件安装、临时文件、日志增长等。

❌ 二、建议选择更大系统盘（≥200GB 或单独挂载数据盘）

如果你有以下情况，100GB 可能不够用，建议：

• 直接在系统盘存放训练数据或模型文件：深度学习模型单个可能就几十GB，容易撑爆系统盘。
• 安装大量软件或依赖：如Anaconda、CUDA、PyTorch、TensorFlow、Docker、数据库等，累积占用可观。
• 产生大量日志或临时文件：训练任务日志、调试输出、缓存文件等自动写入系统盘。
• 未挂载数据盘：所有操作都在系统盘进行，风险高。
• 长期运行不维护：日志不断积累，最终导致“disk full”错误，服务中断。

✅ 推荐配置方案

🔧 实用建议

1. 系统盘用途应尽量“纯净”：只放操作系统、关键服务程序、脚本。
2. 重要数据不要存在系统盘：系统盘无法随时扩容（部分实例支持在线扩容，但有限制），且重装系统会丢失数据。
3. 挂载独立云盘作为数据盘：推荐使用ESSD云盘，性能好，可独立备份、快照、扩容。
4. 开启日志轮转（logrotate）：防止日志无限增长。
5. 监控磁盘使用率：通过云监控设置告警。

📌 总结

一般建议：

• 如果只是简单使用，100GB 可以起步，但要小心管理。
• 如果用于AI训练、开发或多项目部署，建议系统盘至少 200GB，并额外挂载数据盘。
• 最佳实践是：系统盘100~200GB + 独立大容量数据盘。

这样既能保证系统稳定，又能灵活扩展数据存储。

如你能提供具体用途（如：跑LLM训练、Stable Diffusion、YOLO训练等），我可以给出更精准的配置建议。