已停售的GPU实例规格

本文为您汇总了已停售的GPU实例规格族详情,请您根据业务需求(例如场景或计算能力)选择当前主售的实例规格族。

说明
  • 关于在售实例规格的详细介绍,请参见实例规格族

  • 如果您持有已停售规格的实例,建议变配至其他在售规格。关于实例规格之间支持变配的情况,请参见支持变配的实例规格

GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn7vx

ebmgn7vx的特点如下:

  • ebmgn7vx依托第四代神龙架构,采用阿里云全新CIPU架构,多台裸金属之间通过eRDMA网络互联,在160 Gbit/s的互联带宽下实现RDMA通信。打开eRDMA后,您可以根据训练需求弹性选择集群中的机器数量,快速满足大规模AI训练的需求。

  • 计算

    • 处理器:基于Intel ®第三代 Xeon ®Scalable计算平台(Icelake),2.9 GHz主频,全核睿频3.5 GHz,支持PCIe 4.0接口

  • 存储

    • I/O优化实例

    • 仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘

  • 网络

    • 支持IPv4、IPv6

    • 支持物理网卡

    • 超高网络性能,2400PPS网络收发包能力

    • 支持ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC网络下实现RDMA直通加速互联,将带宽提升至160 Gbit/s

      说明

      关于ERI的使用说明,请参见在企业级实例上使用eRDMA或者GPU实例上配置eRDMA

  • 适用场景

    • 各类深度学习训练开发业务

    • HPC加速计算和仿真

      说明

      在使用高通信负载的AI训练业务如Transformer等模型时,务必启用NVLink进行GPU间的数据通信,否则可能由于PCIe链路大规模数据传输引起非预期的故障,导致数据受损。如不确定您使用的训练通信链路拓扑,请提交工单由阿里云技术专家为您提供技术支持。

ebmgn7vx包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU显存

网络带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

单网卡IPv4地址数

单网卡IPv6地址数

物理网卡数

多队列(主网卡/辅助网卡)

弹性网卡

ecs.ebmgn7vx.32xlarge

128

1024

80GB * 8

160(80 * 2)

2400

30

30

2

32/32

16

说明
  • 您可以前往ECS实例可购买地域,查看实例在各地域的可购情况。

  • ebmgn7vx实例规格所使用的镜像启动模式必须为UEFI模式。如果您需要使用自定义镜像,请确保该自定义镜像支持UEFI启动模式,并且镜像的启动模式属性已设置为UEFI模式。具体操作,请参见通过API设置自定义镜像的启动模式为UEFI模式

  • 指标的含义请参见实例规格族。由于业务场景的不同,网络收发包PPS会存在明显差异。因此,我们建议您进行业务压测以了解实例的性能表现,以便选择合适的实例规格。

  • 暂无法获取EBM弹性裸金属实例的CPU基础监控信息,您可通过安装云监控插件获取CPU监控信息。具体操作,请参见安装云监控插件

GPU计算型弹性裸金属服务器实例规格族ebmgn6ia

  • 规格族介绍:

    • 依托第三代神龙架构,通过芯片快速路径加速手段,提供稳定可预期的超高计算、存储和网络性能。

    • 采用NVIDIA T4 GPU计算加速器提供GPU加速能力,助力图形和AI业务,搭配容器技术可以提供60路以上虚拟Android终端,并对每路终端显示进行硬件视频转码加速。

  • 适用场景:

    • 基于Android提供App远端服务,例如云业务在线待机、云手游和云手机、Android业务爬虫。

  • 计算:

    • 处理器与内存配比约为1:3。

    • 处理器:2.8 GHz主频的Ampere® Altra®处理器,睿频3.0 GHz,原生ARM计算平台为Android服务器提供高效的性能和优秀的App兼容性。

  • 存储:

    • I/O优化实例。

    • 支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘。更多云盘信息,请参见块存储概述

  • 网络:

    • 支持IPv4、IPv6。关于IPv6通信,参见IPv6通信

ebmgn6ia包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU

GPU显存

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

多队列

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

单网卡IPv6地址数

ecs.ebmgn6ia.20xlarge

80

256

NVIDIA T4 * 2

16GB * 2

32

2400

32

15

10

1

说明

Ampere® Altra®处理器对操作系统内核版本有一定要求。当您使用该实例规格创建ECS实例时,可以直接选用Alibaba Cloud Linux 3CentOS 8.4及以上版本的操作系统镜像(建议您使用Alibaba Cloud Linux 3镜像)。如果您需要使用其他操作系统版本,请参见Ampere Altra (TM) Linux Kernel Porting Guide,在指定操作系统的ECS实例中为内核打上相应的补丁,完成之后基于该ECS实例创建自定义镜像,然后通过自定义镜像创建新的ECS实例时选择该实例规格。

GPU虚拟化型实例规格族vgn6i

vgn6i的特点如下:

  • 计算:

    • 采用NVIDIA T4 GPU计算加速器

    • 实例包含分片虚拟化后的虚拟GPU

      • 计算能力支持NVIDIA Tesla T41/41/2

      • GPU显存支持4 GB8 GB

    • 处理器与内存配比约为1:5

    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持SSD云盘和高效云盘

  • 网络:

    • 支持IPv6

    • 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:

    • 云游戏的云端实时渲染

    • ARVR的云端实时渲染

    • AI(DLML)推理,适合弹性部署含有AI推理计算应用的互联网业务

    • 深度学习的教学练习环境

    • 深度学习的模型实验环境

vgn6i包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU

GPU显存

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

多队列(主网卡/辅网卡)

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

ecs.vgn6i-m4.xlarge

4

23

NVIDIA T4 * 1/4

16GB * 1/4

2

50

4/2

3

10

ecs.vgn6i-m8.2xlarge

10

46

NVIDIA T4 * 1/2

16GB * 1/2

4

80

8/2

4

10

GPU虚拟化型实例规格族vgn5i

vgn5i的特点如下:

  • 计算:

    • 采用NVIDIA P4 GPU计算加速器

    • 实例包含分片虚拟化后的虚拟GPU

      • 计算能力支持NVIDIA Tesla P41/8、1/4、1/21:1

      • GPU显存支持1 GB、2 GB、4 GB8 GB

    • 处理器与内存配比为1:3

    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4(Broadwell)

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持SSD云盘和高效云盘

  • 网络:

    • 支持IPv6

    • 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:

    • 云游戏的云端实时渲染

    • ARVR的云端实时渲染

    • AI(DLML)推理,适合弹性部署含有AI推理计算应用的互联网业务

    • 深度学习的教学练习环境

    • 深度学习的模型实验环境

vgn5i包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU

GPU显存

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

多队列

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

ecs.vgn5i-m1.large

2

6

NVIDIA P4 * 1/8

8GB * 1/8

1

30

2

2

6

ecs.vgn5i-m2.xlarge

4

12

NVIDIA P4 * 1/4

8GB * 1/4

2

50

2

3

10

ecs.vgn5i-m4.2xlarge

8

24

NVIDIA P4 * 1/2

8GB * 1/2

3

80

2

4

10

ecs.vgn5i-m8.4xlarge

16

48

NVIDIA P4 * 1

8GB * 1

5

100

4

5

20

说明

上表中的GPU列对应的指标包括GPU卡型号和GPU分片信息。其中,GPU分片表示1GPU分成多片,每个实例上使用1片。例如:

NVIDIA P4 * 1/8中的NVIDIA P4表示GPU卡型号;1/8表示GPU的分片,即1GPU分成8片,每个实例上使用1片。

GPU计算型超级计算集群实例规格族sccgn6e

sccgn6e的特点如下:

  • 具备弹性裸金属服务器的所有特性。更多信息,请参见弹性裸金属服务器规格

  • 计算:

    • GPU加速器:

      • 创新的Volta架构

      • GPU显存32 GB HBM2

      • CUDA Cores 5120

      • Tensor Cores 640

      • GPU显存带宽900 GB/s

      • GPU支持6NVLink链路(NVLink属于双向链路),单向链路的带宽为25 Git/s,总带宽为6×25×2=300 Git/s

    • 处理器与内存配比为1:8

    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、SSD云盘和高效云盘

    • 支持高性能并行文件系统CPFS

  • 网络:

    • 支持IPv6

    • 支持专有网络VPC

    • 支持RoCE V2网络,用于低延迟的RDMA通信

  • 适用场景:

    • 超大规模机器学习集群训练场景

    • 大规模高性能科学计算和仿真计算

    • 大规模数据分析、批量计算、视频编码

sccgn6e包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU

GPU显存(GB)

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

RoCE网络(Gbit/s)

多队列

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

ecs.sccgn6e.24xlarge

96

768.0

NVIDIA V100 * 8

32GB * 8

32

480

50

8

32

10

GPU计算型超级计算集群实例规格族sccgn6

sccgn6的特点如下:

  • 具备弹性裸金属服务器的所有特性。更多信息,请参见弹性裸金属服务器规格

  • 计算:

    • GPU加速器:V100(SXM2封装)

      • 创新的Volta架构

      • GPU显存16 GB HBM2

      • CUDA Cores 5120

      • Tensor Cores 640

      • GPU显存带宽900 GB/s

      • GPU支持6NVLink链路(NVLink属于双向链路),单向链路的带宽为25 Git/s,总带宽为6×25×2=300 Git/s

    • 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),计算性能稳定

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、SSD云盘和高效云盘

    • 支持高性能并行文件系统CPFS

  • 网络:

    • 支持IPv6

    • 支持专有网络VPC

    • 支持RoCE V2网络,用于低延迟的RDMA通信

  • 适用场景:

    • 超大规模机器学习集群训练场景

    • 大规模高性能科学计算和仿真计算

    • 大规模数据分析、批量计算、视频编码

sccgn6包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

RoCE网络(Gbit/s)

多队列

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

ecs.sccgn6.24xlarge

96

384.0

NVIDIA V100 * 8

30

450

50

8

32

10

GPU计算型超级计算集群实例规格族sccgn6ne

sccgn6ne的特点如下:

  • 具备弹性裸金属服务器的所有特性

  • 计算:

    • GPU加速器:V100(SXM2封装)

      • 创新的Volta架构

      • GPU显存32 GB HBM2

      • CUDA Cores 5120

      • Tensor Cores 640

      • GPU显存带宽900 GB/s

      • 支持6NVLink链路,每个25 GB/s,总共300 GB/s

    • 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),计算性能稳定

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 支持ESSD云盘、SSD云盘和高效云盘

    • 支持高性能并行文件系统CPFS

  • 网络:

    • 支持IPv6

    • 支持专有网络VPC

    • 支持RoCE V2网络,用于低延迟的RDMA通信

  • 适用场景:

    • 超大规模机器学习集群训练场景

    • 大规模高性能科学计算和仿真计算

    • 大规模数据分析、批量计算、视频编码

sccgn6ne包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU

GPU显存

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

RoCE网络(Gbit/s)

多队列

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

ecs.sccgn6ne.24xlarge

96

768.0

NVIDIA V100 * 8

32GB * 8

32.0

480

100

16

8

20

GPU计算型实例规格族gn4

gn4的特点如下:

  • 采用NVIDIA M40 GPU计算卡

  • 计算:

    • 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)

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持SSD云盘和高效云盘

  • 网络:

    • 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,例如计算流体动力学、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

gn4包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

GPU

GPU显存

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

多队列

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

ecs.gn4-c4g1.xlarge

4

30.0

NVIDIA M40 * 1

12GB * 1

3.0

30

1

3

10

ecs.gn4-c8g1.2xlarge

8

30.0

NVIDIA M40 * 1

12GB * 1

3.0

40

1

4

10

ecs.gn4.8xlarge

32

48.0

NVIDIA M40 * 1

12GB * 1

6.0

80

3

8

20

ecs.gn4-c4g1.2xlarge

8

60.0

NVIDIA M40 * 2

12GB * 2

5.0

50

1

4

10

ecs.gn4-c8g1.4xlarge

16

60.0

NVIDIA M40 * 2

12GB * 2

5.0

50

1

8

20

ecs.gn4.14xlarge

56

96.0

NVIDIA M40 * 2

12GB * 2

10.0

120

4

8

20

GPU可视化计算型实例规格族ga1

ga1的特点如下:

  • 采用AMD S7150 GPU计算卡

  • 配备高性能NVMe SSD本地盘

  • 计算:

    • 处理器与内存配比为1:2.5

    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4(Broadwell)

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持SSD云盘和高效云盘

  • 网络:

    • 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:

    • 渲染、多媒体编解码

    • 机器学习、高性能计算、高性能数据库

    • 其他需要强大并行浮点计算能力的服务器端业务

ga1包括的实例规格及指标数据如下表所示。

实例规格

vCPU

内存(GiB)

本地存储(GiB)

GPU

GPU显存

网络基础带宽(Gbit/s)

网络收发包PPS

多队列

弹性网卡

单网卡私有IPv4地址数

ecs.ga1.xlarge

4

10.0

1 * 87

AMD S7150 * 1/4

8GB * 1/4

1.0

20

1

3

10

ecs.ga1.2xlarge

8

20.0

1 * 175

AMD S7150 * 1/2

8GB * 1/2

1.5

30

1

4

10

ecs.ga1.4xlarge

16

40.0

1 * 350

AMD S7150 * 1

8GB * 1

3.0

50

2

8

20

ecs.ga1.8xlarge

32

80.0

1 * 700

AMD S7150 * 2

8GB * 2

6.0

80

3

8

20

ecs.ga1.14xlarge

56

160.0

1 * 1400

AMD S7150 * 4

8GB * 4

10.0

120

4

8

20