轻量云Cloud
当然可以。虽然阿里云的服务器默认配置可能不包含NVIDIA显卡，但这并不意味着无法进行深度学习任务。通过使用CPU或集成GPU，或者通过挂载远程GPU资源，你仍然能够有效地运行大多数深度学习模型和训练任务。
首先，对于许多深度学习应用来说，CPU仍然是一个可行的选择。尽管在处理大规模数据集或复杂模型时，CPU的性能可能不如GPU，但对于一些较小规模的数据集和模型，或者在模型推理阶段，CPU的表现足以满足需求。此外，现代CPU通常具有多核心和高主频，能够提供不错的并行计算能力，这对于某些类型的深度学习任务（如卷积神经网络的部分层）是有帮助的。
其次，阿里云提供了灵活的资源调度方案，允许用户根据需要动态地挂载GPU资源。这意味着即使初始配置中没有GPU，也可以在需要时临时增加GPU支持。例如，可以在训练模型时租用配备有NVIDIA GPU的实例，而在模型部署后切换回更经济的CPU实例。这种灵活性不仅有助于优化成本，还能确保在关键阶段获得足够的计算资源。
另外，由于技术的发展，一些新的框架和技术也使得在没有专用GPU的情况下进行深度学习成为可能。例如，TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架都支持CPU上的高效运算，同时，一些优化技术如量化、剪枝等也可以显著减少模型对硬件的要求，使模型在普通硬件上也能高效运行。
最后，对于那些确实需要强大GPU支持的任务，阿里云还提供了高性能计算（HPC）服务，这包括了配备高端GPU的实例选项。这些实例特别适合于需要大量计算资源的深度学习任务，如大规模图像识别、自然语言处理等。
总之，即便阿里云服务器默认配置中没有NVIDIA显卡，通过合理利用现有的计算资源和灵活的资源配置策略，依然可以高效地完成大部分深度学习任务。由于技术的进步，未来在非GPU环境下的深度学习应用将变得更加广泛和高效。