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什么是GPU计算型实例

本文介绍GPU计算型实例规格族gn6v、gn5、gn5i和gn4,并列出了具体的实例规格。

GPU计算型实例规格族 gn6v

规格族特点

  • I/O优化实例
  • 支持IPv6
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA V100 GPU计算卡
  • 处理器与内存配比为1:4
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强)
  • 适用场景:
    • 深度学习,如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练以及推理应用
    • 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等

实例规格

实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* GPU GPU显存(GB) 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s)** 网络收发包能力(出/入)(万PPS)*** 支持IPv6 多队列**** 弹性网卡(包括一块主网卡)*****
ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8 32.0 1 * NVIDIA V100 1 * 16 2.5 80 4 4
ecs.gn6v-c8g1.8xlarge 32 128.0 4 * NVIDIA V100 4 * 16 10.0 200 8 8
ecs.gn6v-c8g1.16xlarge 64 256.0 8 * NVIDIA V100 8 * 16 20.0 250 16 8
说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。

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GPU计算型实例规格族 gn5

规格族特点

  • I/O优化实例
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA P100 GPU计算卡
  • 多种处理器与内存配比
  • 高性能NVMe SSD本地盘
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强)
  • 适用场景:
    • 深度学习
    • 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析
    • 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载

实例规格

实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* GPU GPU显存(GB) 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s)** 网络收发包能力(出/入)(万PPS)*** 支持IPv6 多队列**** 弹性网卡(包括一块主网卡)*****
ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30.0 440 1 * NVIDIA P100 1 * 16 3.0 30 1 3
ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60.0 440 1 * NVIDIA P100 1 * 16 3.0 40 1 4
ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60.0 880 2 * NVIDIA P100 2 * 16 5.0 100 2 4
ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120.0 880 2 * NVIDIA P100 2 * 16 5.0 100 4 8
ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112.0 440 1 * NVIDIA P100 1 * 16 5.0 100 8 8
ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240.0 1760 4 * NVIDIA P100 4 * 16 10.0 200 8 8
ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224.0 880 2 * NVIDIA P100 2 * 16 10.0 200 14 8
ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480.0 3520 8 * NVIDIA P100 8 * 16 25.0 400 14 8
说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。

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GPU计算型实例规格族 gn5i

规格族特点

  • I/O优化实例
  • 支持IPv6
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA P4 GPU计算卡
  • 处理器与内存配比为1:4
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强)
  • 适用场景:
    • 深度学习推理
    • 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载

实例规格

实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* GPU GPU显存(GB) 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s)** 网络收发包能力(出/入)(万PPS)*** 支持IPv6 多队列**** 弹性网卡(包括一块主网卡)*****
ecs.gn5i-c2g1.large 2 8.0 1 * NVIDIA P4 1 * 8 1.0 10 2 2
ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16.0 1 * NVIDIA P4 1 * 8 1.5 20 2 3
ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32.0 1 * NVIDIA P4 1 * 8 2.0 40 4 4
ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64.0 1 * NVIDIA P4 1 * 8 3.0 80 4 8
ecs.gn5i-c16g1.8xlarge 32 128.0 2 * NVIDIA P4 2 * 8 6.0 120 8 8
ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224.0 2 * NVIDIA P4 2 * 8 10.0 200 14 8
说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。

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GPU计算型实例规格族 gn4

规格族特点

  • I/O优化实例
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA M40 GPU计算卡
  • 多种处理器与内存配比
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强)
  • 适用场景
    • 深度学习
    • 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析
    • 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载

实例规格

实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* GPU GPU显存(GB) 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s)** 网络收发包能力(出/入)(万PPS)*** 支持IPv6 多队列**** 弹性网卡(包括一块主网卡)*****
ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30.0 1 * NVIDIA M40 1 * 12 3.0 30 1 3
ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 30.0 1 * NVIDIA M40 1 * 12 3.0 40 1 4
ecs.gn4.8xlarge 32 48.0 1 * NVIDIA M40 1 * 12 6.0 80 3 8
ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60.0 2 * NVIDIA M40 2 * 12 5.0 50 1 4
ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60.0 2 * NVIDIA M40 2 * 12 5.0 50 1 8
ecs.gn4.14xlarge 56 96.0 2 * NVIDIA M40 2 * 12 10.0 120 4 8
说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。

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