本文介绍云服务器ECS GPU计算型实例规格族的特点,并列出了具体的实例规格。

GPU计算型实例规格族gn7i

本实例规格族正在邀测中,如需使用,请提交工单

gn7i的特点如下:
  • 依托第三代神龙架构,提供稳定可预期的超高性能。同时通过芯片快速路径加速手段,完成存储、网络性能以及计算稳定性的数量级提升。
  • 计算:
    • 采用NVIDIA A10 GPU计算卡
      • 创新的Ampere架构
      • 支持RTX、TensorRT等常用加速功能
    • 处理器:2.9 GHz主频的Intel ® Xeon ® 可扩展处理器(Ice Lake),全核睿频3.5 GHz
    • 最大可提供752 GiB内存,相比gn6i大幅提升
  • 存储:
    • I/O优化实例
    • 支持ESSD云盘、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:
    • 配备高性能CPU、内存、GPU,可以处理更多并发AI推理任务,适用于图像识别、语音识别、行为识别业务
    • 支持RTX功能,搭配高主频CPU,提供高性能的3D图形虚拟化能力,适用于远程图形设计、云游戏等高强度图形处理业务
gn7i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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 多队列 弹性网卡
ecs.gn7i-c8g1.2xlarge 8 30 NVIDIA A10 * 1 24GB * 1 16 160 8 4
ecs.gn7i-c16g1.4xlarge 16 60 NVIDIA A10 * 1 24GB * 1 16 300 8 8
ecs.gn7i-c32g1.8xlarge 32 188 NVIDIA A10 * 1 24GB * 1 16 600 12 8
ecs.gn7i-c80g1.20xlarge 80 572 NVIDIA A10 * 1 24GB * 1 16 1200 16 15
ecs.gn7i-c32g1.16xlarge 64 376 NVIDIA A10 * 2 24GB * 2 32 1200 16 15
ecs.gn7i-c32g1.32xlarge 128 752 NVIDIA A10 * 4 24GB * 4 64 2400 32 15
说明

GPU计算型实例规格族gn7

该规格族正在邀测中,暂未开放售卖。

gn7的特点如下:
  • 计算:
    • 采用NVIDIA A100 GPU计算卡,多卡之间以NVSwitch实现两两互联
      • 创新的Ampere架构
      • 单GPU显存40 GB HBM2
    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8269CY(Cascade Lake)
  • 存储:
    • I/O优化实例
    • 支持ESSD云盘、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:
    • 深度学习,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用
    • 高GPU负载的科学计算,例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等
gn7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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 多队列 弹性网卡
ecs.gn7-c12g1.3xlarge 12 95 NVIDIA A100 * 1 40GB * 1 4 250 4 8
ecs.gn7-c13g1.13xlarge 52 380 NVIDIA A100 * 4 40GB * 4 15 900 16 8
ecs.gn7-c13g1.26xlarge 104 760 NVIDIA A100 * 8 40GB * 8 30 1800 16 16
说明

轻量级GPU计算型实例规格族vgn6i

vgn6i的特点如下:
  • 如果您需要vgn6i实例支持OpenGL图形显示等图形功能,请使用NVIDIA vGPU相关软件,软件License的获取方式和实例规格、实例镜像类型有关:
    • ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge和ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge:已包含NVIDIA Quadro vWS的软件License,您可以使用任意镜像类型。
    • 其他vgn6i实例(Windows镜像):创建实例时在镜像市场中搜索关键词GRID,并选用预装GRID驱动的收费镜像。这些收费镜像带有已经激活License的GRID驱动,不用再手动安装GRID驱动。关于如何选择镜像市场镜像,请参见创建GPU实例
    • 其他vgn6i实例(Linux镜像):请自行向NVIDIA购买GRID License,并在创建实例后手动安装GRID驱动和激活License。关于如何安装GRID驱动,请参见在GPU虚拟化型实例中安装GRID驱动(Linux)
  • 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 T4的1/4和1/2
      • GPU显存支持4 GB和8 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
    • AR和VR的云端实时渲染
    • AI(DL和ML)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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 多队列 弹性网卡 单网卡私有IP
ecs.vgn6i-m4.xlarge 4 23 NVIDIA T4 * 1/4 16GB * 1/4 3 50 2 4 10
ecs.vgn6i-m8.2xlarge 10 46 NVIDIA T4 * 1/2 16GB * 1/2 4 80 4 5 20
ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge 4 23 NVIDIA T4 * 1/4 16GB * 1/4 3 50 2 4 10
ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge 10 46 NVIDIA T4 * 1/2 16GB * 1/2 4 80 4 5 20
说明

GPU计算型实例规格族gn6i

gn6i的特点如下:
  • 计算:
    • GPU加速器:T4
      • 创新的Turing架构
      • 单GPU显存16 GB(GPU显存带宽320 GB/s)
      • 单GPU 2560个CUDA Cores
      • 单GPU多达320个Turing Tensor Cores
      • 可变精度Tensor Cores支持65 TFlops FP16、130 INT8 TOPS、260 INT4 TOPS
    • 处理器与内存配比约为1:4
    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)
  • 存储:
    • I/O优化实例
    • 支持ESSD云盘(百万IOPS)、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:
    • AI(DL和ML)推理,适合计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统
    • 云游戏云端实时渲染
    • AR和VR的云端实时渲染
    • 重载图形计算或图形工作站
    • GPU加速数据库
    • 高性能计算
gn6i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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 存储IOPS基准(万) 多队列 弹性网卡 单网卡私有IP
ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 NVIDIA T4 * 1 16GB * 1 4 50 2 2 10
ecs.gn6i-c8g1.2xlarge 8 31 NVIDIA T4 * 1 16GB * 1 5 80 2 2 10
ecs.gn6i-c16g1.4xlarge 16 62 NVIDIA T4 * 1 16GB * 1 6 100 4 3 10
ecs.gn6i-c24g1.6xlarge 24 93 NVIDIA T4 * 1 16GB * 1 7.5 120 6 4 10
ecs.gn6i-c24g1.12xlarge 48 186 NVIDIA T4 * 2 16GB * 2 15 240 12 6 10
ecs.gn6i-c24g1.24xlarge 96 372 NVIDIA T4 * 4 16GB * 4 30 480 25 24 8 10
说明

GPU计算型实例规格族gn6e

gn6e的特点如下:
  • 计算:
    • 采用NVIDIA V100(32 GB NVLink)GPU计算卡
    • GPU加速器:V100(SXM2封装)
      • 创新的Volta架构
      • 单GPU显存32 GB HBM2(GPU显存带宽900 GB/s)
      • 单GPU 5120个CUDA Cores
      • 单GPU 640个Tensor Cores
      • 支持6个NVLink链路,每个25 GB/s,总共300 GB/s
    • 处理器与内存配比约为1:8
    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)
  • 存储:
    • I/O优化实例
    • 支持ESSD云盘、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:
    • 深度学习,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练、推理应用
    • 科学计算,例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等
gn6e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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 多队列 弹性网卡 单网卡私有IP
ecs.gn6e-c12g1.3xlarge 12 92 NVIDIA V100 * 1 32GB * 1 5 80 8 6 10
ecs.gn6e-c12g1.12xlarge 48 368 NVIDIA V100 * 4 32GB * 4 16 240 8 8 20
ecs.gn6e-c12g1.24xlarge 96 736 NVIDIA V100 * 8 32GB * 8 32 480 16 8 20
说明

GPU计算型实例规格族gn6v

gn6v的特点如下:
  • 计算:
    • 采用NVIDIA V100 GPU计算卡
    • GPU加速器:V100(SXM2封装)
      • 创新的Volta架构
      • 单GPU显存16 GB HBM2(GPU显存带宽900 GB/s)
      • 单GPU 5120个CUDA Cores
      • 单GPU 640个Tensor Cores
      • 支持6个NVLink链路,每个25 GB/s,总共300 GB/s
    • 处理器与内存配比约为1:4
    • 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)
  • 存储:
    • I/O优化实例
    • 支持ESSD云盘、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:
    • 深度学习,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练、推理应用
    • 科学计算,例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等
gn6v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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 存储IOPS基准(万) 多队列 弹性网卡 单网卡私有IP
ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8 32 NVIDIA V100 * 1 16GB * 1 2.5 80 4 4 10
ecs.gn6v-c8g1.8xlarge 32 128 NVIDIA V100 * 4 16GB * 4 10 200 8 8 20
ecs.gn6v-c8g1.16xlarge 64 256 NVIDIA V100 * 8 16GB * 8 20 250 16 8 20
ecs.gn6v-c10g1.20xlarge 82 336 NVIDIA V100 * 8 16GB * 8 32 450 25 16 8 20
说明

轻量级GPU计算型实例规格族vgn5i

vgn5i的特点如下:
  • 如果您需要vgn5i实例支持OpenGL图形显示等图形功能,请使用NVIDIA vGPU相关软件,软件License的获取方式和实例镜像类型有关:
    • vgn5i实例(Windows镜像):创建实例时在镜像市场中搜索关键词GRID,并选用预装GRID驱动的收费镜像。这些收费镜像带有已经激活License的GRID驱动,不用再手动安装GRID驱动。关于如何选择镜像市场镜像,请参见创建GPU实例
    • vgn5i实例(Linux镜像):请自行向NVIDIA购买GRID License,并在创建实例后手动安装GRID驱动和激活License。关于如何安装GRID驱动,请参见在GPU虚拟化型实例中安装GRID驱动(Linux)
  • 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 P4的1/8、1/4、1/2和1:1
      • GPU显存支持1 GB、2 GB、4 GB和8 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
    • AR和VR的云端实时渲染
    • AI(DL和ML)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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 多队列 弹性网卡 单网卡私有IP
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

GPU计算型实例规格族gn5

gn5的特点如下:
  • 计算:
    • 采用NVIDIA P100 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)
  • 存储:
    • 配备高性能NVMe SSD本地盘
    • 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
gn5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 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 多队列 弹性网卡 单网卡私有IP
ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30 440 NVIDIA P100 * 1 16GB * 1 3 30 1 3 10
ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60 440 NVIDIA P100 * 1 16GB * 1 3 40 1 4 10
ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60 880 NVIDIA P100 * 2 16GB * 2 5 100 2 4 10
ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120 880 NVIDIA P100 * 2 16GB * 2 5 100 4 8 20
ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112 440 NVIDIA P100 * 1 16GB * 1 5 100 8 8 20
ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240 1760 NVIDIA P100 * 4 16GB * 4 10 200 8 8 20
ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224 880 NVIDIA P100 * 2 16GB * 2 10 200 14 8 20
ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480 3520 NVIDIA P100 * 8 16GB * 8 25 400 14 8 20
说明

GPU计算型实例规格族gn5i

gn5i的特点如下:
  • 计算:
    • 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)
  • 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:
    • 深度学习推理
    • 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载
gn5i包括的实例规格及指标数据如下:
实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU GPU显存 网络带宽(Gbit/s) 网络收发包PPS(万) 多队列 弹性网卡 单网卡私有IP
ecs.gn5i-c2g1.large 2 8 NVIDIA P4 * 1 8GB * 1 1 10 2 2 6
ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16 NVIDIA P4 * 1 8GB * 1 1.5 20 2 3 10
ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32 NVIDIA P4 * 1 8GB * 1 2 40 4 4 10
ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64 NVIDIA P4 * 1 8GB * 1 3 80 4 8 20
ecs.gn5i-c16g1.8xlarge 32 128 NVIDIA P4 * 2 8GB * 2 6 120 8 8 20
ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224 NVIDIA P4 * 2 8GB * 2 10 200 14 8 20
说明