GPU云服务器提供GPU加速计算能力,实现GPU计算资源的即开即用和弹性伸缩。作为阿里云弹性计算家族的一员,GPU云服务器结合了GPU计算力与CPU计算力,满足您在人工智能、高性能计算、专业图形图像处理等场景中的需求。
查看实例可购买地域:不同地域的实例规格可能有所不同,建议先了解各地域的可购买情况。
查看实例规格选型指导:您可以先了解业务场景下实例规格族选择,再结合本文确定具体规格。
查看实例规格指标说明:建议提前阅读以掌握相关实例规格指标的信息。
使用ECS价格计算器:您可以通过价格计器预估实例费用。
|
GPU虚拟化型 |
GPU计算型 |
不推荐(如果以下规格售罄,建议使用前面的规格) |
GPU虚拟化型实例规格族sgn8ia
-
规格族介绍:
-
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,可以更快地存储数据和加载模型。
-
已包含NVIDIA GRID vWS的软件License,可以为各类专业CAD软件提供认证过的图形加速能力,满足专业级图形设计的需求,也可以作为轻量级GPU计算型实例使用,降低小规模AI推理过程的使用成本。
-
-
适用场景:
-
配备高主频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。
-
使用高主频AMD Genoa处理器,主频最高可达3.75 GHz,在影视动漫制作、云游戏、机械设计等领域进行3D建模时,效果更加出色。
-
-
计算:
-
采用NVIDIA Lovelace架构GPU卡。
-
更大的GPU显存,多种不同的GPU分片。
-
支持vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能,提供多种业务支撑。
-
-
处理器:3.4 GHz~3.75 GHz的AMD Genoa高主频处理器,为3D建模配备更高算力。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
支持NVMe协议。详情参见NVMe协议概述。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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,请参见IPv6通信。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
sgn8ia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/IPv6地址数 |
最大支持云盘数量 |
云盘基础IOPS |
云盘基准BPS(M) |
|
ecs.sgn8ia-m2.xlarge |
4 |
16 |
2 GB |
2.5 |
100万 |
4 |
4 |
15/15 |
9 |
3万 |
244 |
|
ecs.sgn8ia-m4.2xlarge |
8 |
32 |
4 GB |
4 |
160万 |
8 |
4 |
15/15 |
9 |
4.5万 |
305 |
|
ecs.sgn8ia-m8.4xlarge |
16 |
64 |
8 GB |
7 |
200万 |
16 |
8 |
30/30 |
17 |
6万 |
427 |
|
ecs.sgn8ia-m16.8xlarge |
32 |
128 |
16 GB |
10 |
300万 |
32 |
8 |
30/30 |
33 |
8万 |
610 |
|
ecs.sgn8ia-m24.12xlarge |
48 |
192 |
24 GB |
16 |
450万 |
48 |
8 |
30/30 |
33 |
12万 |
1000 |
|
ecs.sgn8ia-m48.24xlarge |
96 |
384 |
48 GB |
32 |
900万 |
64 |
15 |
30/30 |
33 |
24万 |
2000 |
-
上表中的GPU均为采用vGPU技术切分后的vGPU分片。
-
sgn8ia实例的内存和GPU显存均为实例独享,CPU为共享资源,超售比约为1:1.5。如对CPU算力有特殊要求,请购买直通GPU的独享型实例(例如GPU计算型实例gn7i等)。
GPU虚拟化型实例规格族sgn7i-vws(共享CPU)
-
规格族介绍:
-
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,可以更快地存储数据和加载模型。
-
实例的CPU和网络资源采用共享模式提供,最大化利用底层资源。内存和GPU显存采用独享模式提供,为您提供数据隔离和性能保障。
说明如果您需要独享的CPU资源,请选择vgn7i-vws。
-
已包含NVIDIA GRID vWS的软件License,可以为各类专业CAD软件提供认证过的图形加速驱动能力,满足专业级图形设计的需求,也可以作为轻量级GPU计算型实例使用,降低小规模AI推理过程的使用成本。
-
-
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。
-
使用Ice Lake处理器,在影视动漫制作、云游戏、机械设计等领域进行3D建模时,效果更加出色。
-
-
计算:
-
采用NVIDIA A10 GPU卡。
-
创新的Ampere架构。
-
支持vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能,提供多种业务支撑。
-
-
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。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
sgn7i-vws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 |
网络带宽基础/突发(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.sgn7i-vws-m2.xlarge |
4 |
15.5 |
NVIDIA A10 * 1/12 |
24GB * 1/12 |
1.5/5 |
50万 |
4 |
2 |
2 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge |
8 |
31 |
NVIDIA A10 * 1/6 |
24GB * 1/6 |
2.6/10 |
100万 |
4 |
4 |
6 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge |
16 |
62 |
NVIDIA A10 * 1/3 |
24GB * 1/3 |
5/20 |
200万 |
8 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge |
4 |
8 |
NVIDIA A10 * 1/12 |
24GB * 1/12 |
1.5/5 |
50万 |
4 |
2 |
2 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge |
8 |
16 |
NVIDIA A10 * 1/6 |
24GB * 1/6 |
2.6/10 |
100万 |
4 |
4 |
6 |
1 |
|
ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge |
16 |
32 |
NVIDIA A10 * 1/3 |
24GB * 1/3 |
5/20 |
200万 |
8 |
4 |
10 |
1 |
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1块GPU分成多片,每个实例上使用1片。例如:
NVIDIA A10 * 1/12中的NVIDIA A10表示GPU卡型号;1/12表示GPU分片,即1块GPU分成12片,每个实例上使用1片。
GPU虚拟化型实例规格族vgn7i-vws
-
规格族介绍:
-
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,可以更快地存储数据和加载模型。
-
已包含NVIDIA GRID vWS的软件License,可以为各类专业CAD软件提供认证过的图形加速驱动能力,满足专业级图形设计的需求,也可以作为轻量级GPU计算型实例使用,降低小规模AI推理过程的使用成本。
-
-
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。
-
使用Ice Lake处理器,在影视动漫制作、云游戏、机械设计等领域进行3D建模时,效果更加出色。
-
-
计算:
-
采用NVIDIA A10 GPU卡。
-
创新的Ampere架构。
-
支持vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能,提供多种业务支撑。
-
-
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。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
vgn7i-vws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.vgn7i-vws-m4.xlarge |
4 |
30 |
NVIDIA A10 * 1/6 |
24GB * 1/6 |
3 |
100万 |
4 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge |
10 |
62 |
NVIDIA A10 * 1/3 |
24GB * 1/3 |
5 |
200万 |
8 |
6 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge |
14 |
93 |
NVIDIA A10 * 1/2 |
24GB * 1/2 |
8 |
300万 |
8 |
6 |
15 |
1 |
|
ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge |
30 |
186 |
NVIDIA A10 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
600万 |
12 |
8 |
30 |
1 |
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1块GPU分成多片,每个实例上使用1片。例如:
NVIDIA A10 * 1/6中的NVIDIA A10表示GPU卡型号;1/6表示GPU的分片,即1块GPU分成6片,每个实例上使用1片。
GPU虚拟化型实例规格族vgn6i-vws
-
由于GRID驱动的升级,阿里云对原vgn6i规格族进行了升级,新规格族为vgn6i-vws。新规格族采用最新的GRID驱动,并赠送了GRID vws授权。因此您不再需要从云市场镜像购买收费镜像,而是直接使用云市场镜像中已经集成了最新驱动的免费镜像。创建实例时在云市场镜像中搜索GRID,可直接搜索到预装GRID驱动的免费镜像。
-
如果需要使用其他公共镜像或自定义镜像,由于这些镜像中未包含GRID驱动,请提交工单申请GRID驱动文件单独安装,阿里云不对GRID驱动额外收取License费用。
-
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。
-
-
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。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、ESSD同城冗余云盘、SSD云盘和高效云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
vgn6i-vws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.vgn6i-m4-vws.xlarge |
4 |
23 |
NVIDIA T4 * 1/4 |
16GB * 1/4 |
2 |
50万 |
4/2 |
3 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge |
10 |
46 |
NVIDIA T4 * 1/2 |
16GB * 1/2 |
4 |
80万 |
8/2 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge |
20 |
92 |
NVIDIA T4 * 1 |
16GB * 1 |
7.5 |
120万 |
6 |
4 |
10 |
1 |
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1块GPU分成多片,每个实例上使用1片。例如:
NVIDIA T4 * 1/4中的NVIDIA T4表示GPU卡型号;1/4表示GPU的分片,即1块GPU分成4片,每个实例上使用1片。
GPU计算型实例规格族gn8v/gn8v-tee
该实例目前仅支持海外等部分地域,如有需求,请联系阿里云销售人员。
-
规格族介绍:
-
gn8v:阿里云针对AI模型训练和超大参数量模型推理任务推出的第8代加速计算规格族(GPU计算型实例规格族),针对不同应用需求,为您提供1卡、2卡、4卡和8卡多种机型。
-
gn8v-tee:为了满足您使用大模型进行模型训练和推理的安全性要求,阿里云基于gn8v推出一款具有机密计算特性的第8代实例规格族。该实例在GPU计算过程中对数据进行加密,确保用户数据的安全性。
-
-
适用场景:
-
对于70 B以上的LLM模型,进行多卡并行推理计算时性价比较高。
-
单个GPU提供39.5 TFLOPS FP32算力,在传统AI模型训练和自动驾驶训练业务中性能突出。
-
8卡之间支持NVLINK互联,适用于中小模型训练场景。
-
-
产品特色及定位:
-
高速&大容量显存:每个GPU配备了96 GB容量的HBM3显存,且显存带宽可以达到4 TB/s,大幅加快了模型训练和推理速度。
-
高卡间带宽:多个GPU卡之间通过900 GB/s NVLINK互联,多卡训练和推理的效率远超过历代GPU产品。
-
大模型量化技术:支持FP8算力,对大规模参数训练和推理过程的算力进行优化,大幅提升训练和推理的计算速度,降低显存占用。
-
(仅限gn8v-tee系列产品)高安全性:支持CPU机密计算(Intel TDX)和GPU机密计算(NVIDIA CC)功能,闭环全链路模型推理的机密计算能力。对于模型推理和训练的安全性,开启机密计算能力保障用户推理数据和企业模型的安全。
-
-
计算:
-
采用最新的CIPU 1.0云处理器。
-
具有解耦计算和存储能力,可以灵活选择所需存储资源。
-
提供裸金属能力,相对于传统虚拟化实例,可以支持GPU实例之间的P2P通信。
-
-
采用Intel第4代Xeon可扩展处理器,全核睿频可达3.1 GHz,基频可达2.8 GHz。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
支持NVMe协议。详情参见NVMe协议概述。
-
支持的云盘类型:弹性临时盘、ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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,请参见IPv6通信。
支持巨型帧(Jumbo frames)。更多信息,请参见巨型帧(Jumbo Frames)。
-
超高网络性能,最大3000万PPS网络收发包能力(8卡实例)。
-
支持ERI(Elastic RDMA Interface)。
-
说明
关于ERI的使用说明,请参见在企业级实例上启用eRDMA或在GPU实例上启用eRDMA。
-
-
安全:支持可信计算(vTPM)特性(仅gn8v支持,gn8v-tee不支持)。更多详情,请参见可信计算能力概述。
gn8v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 |
网络基础带宽(Gbit/s) |
弹性网卡 |
队列数量(主) |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
最大支持云盘数量 |
云盘基础IOPS |
云盘基础带宽(GB/s) |
|
ecs.gn8v.4xlarge |
16 |
96 |
96GB * 1 |
12 |
8 |
16 |
30 |
30 |
17 |
10万 |
0.75 |
|
ecs.gn8v.6xlarge |
24 |
128 |
96GB * 1 |
15 |
8 |
24 |
30 |
30 |
17 |
12万 |
0.937 |
|
ecs.gn8v-2x.8xlarge |
32 |
192 |
96GB * 2 |
20 |
8 |
32 |
30 |
30 |
25 |
20万 |
1.25 |
|
ecs.gn8v-4x.8xlarge |
32 |
384 |
96GB * 4 |
20 |
8 |
32 |
30 |
30 |
25 |
20万 |
1.25 |
|
ecs.gn8v-2x.12xlarge |
48 |
256 |
96GB * 2 |
25 |
8 |
48 |
30 |
30 |
33 |
30万 |
1.50 |
|
ecs.gn8v-8x.16xlarge |
64 |
768 |
96GB * 8 |
32 |
8 |
64 |
30 |
30 |
33 |
36万 |
2.5 |
|
ecs.gn8v-4x.24xlarge |
96 |
512 |
96GB * 4 |
50 |
15 |
64 |
30 |
30 |
49 |
50万 |
3 |
|
ecs.gn8v-8x.48xlarge |
192 |
1024 |
96GB * 8 |
100 |
15 |
64 |
50 |
50 |
65 |
100万 |
6 |
gn8v-tee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 |
网络基础带宽(Gbit/s) |
弹性网卡 |
队列数量(主) |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
最大支持云盘数量 |
云盘基础IOPS |
云盘基础带宽(GB/s) |
|
ecs.gn8v-tee.4xlarge |
16 |
96 |
96GB * 1 |
12 |
8 |
16 |
30 |
30 |
17 |
10万 |
0.75 |
|
ecs.gn8v-tee.6xlarge |
24 |
128 |
96GB * 1 |
15 |
8 |
24 |
30 |
30 |
17 |
12万 |
0.937 |
|
ecs.gn8v-tee-8x.16xlarge |
64 |
768 |
96GB * 8 |
32 |
8 |
64 |
30 |
30 |
33 |
36万 |
2.5 |
|
ecs.gn8v-tee-8x.48xlarge |
192 |
1024 |
96GB * 8 |
100 |
15 |
64 |
50 |
50 |
65 |
100万 |
6 |
gn8v-tee规格族当前仅支持Alibaba Cloud Linux 3镜像。若使用基于Alibaba Cloud Linux 3构建的自定义镜像创建实例,请确保其内核版本不低于5.10.134-18。
GPU计算型实例规格族gn8is
该实例目前仅支持海外等部分地域,如有需求,请联系阿里云销售人员。
-
规格族介绍:gn8is是阿里云针对近期AI生成业务的发展推出的第8代加速计算规格族(GPU计算型实例规格族),针对不同应用需求,采用最新NVIDIA L20 GPU,为您提供1卡、2卡、4卡和8卡机型,以及不同CPU和GPU配比的实例规格。
-
产品特色及定位:
-
图形处理:该产品采用Intel第4代Xeon Scalable高主频处理器,在3D建模场景中,为您提供足够的CPU算力支撑,使得图形的渲染和设计更加顺畅。
-
推理任务:采用全新NVIDIA L20,单卡配置48 GB显存来加速推理任务,支持FP8浮点数格式,搭配ACK容器可灵活支持各类AIGC模型的推理,尤其适用于70 B以下LLM模型的推理任务。
-
-
适用场景:
-
结合云市场的GRID镜像使用GRID驱动,启动OpenGL和Direct3D图形能力,提供工作站级图形处理能力,适用于动漫、影视特效制作和渲染。
-
结合ACK容器化管理能力,更高效、低成本地支撑AIGC图形生成和LLM大模型推理。
-
其他通用AI识别场景、图像识别、语音识别等。
-
-
计算:
-
采用全新NVIDIA L20企业级GPU。
-
支持TensorRT等常用加速功能,支持FP8浮点数格式,提升模型推理性能。
-
显存容量提升至48 GB,多卡情况下,支持70 B及更大模型的单机推理。
-
支持图形处理能力,例如通过云助手方式或选择云市场镜像方式安装GRID驱动后,图形处理性能相对7代平台提升1倍。
-
-
NVIDIA L20主要参数:
GPU架构
GPU显存
计算性能
视频编解码能力
卡间互联
NVIDIA Ada Lovelace
-
容量:48 GB
-
带宽:864GB/s
-
FP64: N/A
-
FP32: 59.3 TFLOPS
-
FP16/BF16: 119 TFLOPS
-
FP8/INT8: 237 TFLOPS
-
3 * Video Encoder(+AV1)
-
3 * Video Decoder
-
4 * JPEG Decoder
-
PCIe接口:PCIe Gen4 x16
-
带宽:64GB/s
-
-
处理器:采用最新的Intel ® Xeon ®高主频处理器,全核睿频可达3.9 GHz,以应对更复杂的3D建模需求。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
支持NVMe协议。详情参见NVMe协议概述。
-
支持的云盘类型:弹性临时盘、ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
支持ERI(Elastic RDMA Interface)。
说明关于ERI的使用说明,请参见在企业级实例上启用eRDMA或在GPU实例上启用eRDMA。
-
安全:支持可信计算(vTPM)特性。更多详情,请参见可信计算能力概述。
gn8is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) |
弹性网卡 |
队列数量(主) |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
最大支持云盘数量 |
云盘基础IOPS |
云盘基础带宽(GB/s) |
|
ecs.gn8is.2xlarge |
8 |
64 |
L20 * 1 |
48GB * 1 |
8 |
4 |
8 |
15 |
15 |
17 |
6万 |
0.75 |
|
ecs.gn8is.4xlarge |
16 |
128 |
L20 * 1 |
48GB * 1 |
16 |
8 |
16 |
30 |
30 |
17 |
12万 |
1.25 |
|
ecs.gn8is-2x.8xlarge |
32 |
256 |
L20 * 2 |
48GB * 2 |
32 |
8 |
32 |
30 |
30 |
33 |
25万 |
2 |
|
ecs.gn8is-4x.16xlarge |
64 |
512 |
L20 * 4 |
48GB * 4 |
64 |
8 |
64 |
30 |
30 |
33 |
45万 |
4 |
|
ecs.gn8is-8x.32xlarge |
128 |
1024 |
L20 * 8 |
48GB * 8 |
100 |
15 |
64 |
50 |
50 |
65 |
90万 |
8 |
GPU计算型实例规格族gn7e
gn7e的特点如下:
-
规格族介绍:
-
您可以根据需要选择不同数量的卡和不同CPU资源的规格,灵活适应其不同的AI业务需求。
-
依托第三代神龙架构,VPC和云盘网络带宽相比上一代平均提升一倍。
-
-
适用场景:
-
中小规模的AI训练业务。
-
使用CUDA进行加速的HPC业务。
-
对GPU处理能力或显存容量需求较高的AI推理业务。
-
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。
重要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。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
gn7e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.gn7e-c16g1.4xlarge |
16 |
125 |
80GB * 1 |
8 |
300万 |
8 |
8 |
10 |
1 |
|
ecs.gn7e-c16g1.8xlarge |
32 |
250 |
80GB * 2 |
16 |
600万 |
16 |
8 |
10 |
1 |
|
ecs.gn7e-c16g1.16xlarge |
64 |
500 |
80GB * 4 |
32 |
1200万 |
32 |
8 |
10 |
1 |
|
ecs.gn7e-c16g1.32xlarge |
128 |
1000 |
80GB * 8 |
64 |
2400万 |
32 |
16 |
15 |
1 |
GPU计算型实例规格族gn7i
-
规格族介绍: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。
-
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。
-
-
计算:
-
采用NVIDIA A10 GPU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。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
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.gn7i-c8g1.2xlarge |
8 |
30 |
NVIDIA A10 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
160万 |
8 |
4 |
15 |
15 |
|
ecs.gn7i-c16g1.4xlarge |
16 |
60 |
NVIDIA A10 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
300万 |
8 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-c32g1.8xlarge |
32 |
188 |
NVIDIA A10 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
600万 |
12 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-c32g1.16xlarge |
64 |
376 |
NVIDIA A10 * 2 |
24GB * 2 |
32 |
1200万 |
16 |
15 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-c32g1.32xlarge |
128 |
752 |
NVIDIA A10 * 4 |
24GB * 4 |
64 |
2400万 |
32 |
15 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-c48g1.12xlarge |
48 |
310 |
NVIDIA A10 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
900万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-c56g1.14xlarge |
56 |
346 |
NVIDIA A10 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
1000万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-2x.8xlarge |
32 |
128 |
NVIDIA A10 * 2 |
24GB * 2 |
16 |
600万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-4x.8xlarge |
32 |
128 |
NVIDIA A10 * 4 |
24GB * 4 |
32 |
600万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-4x.16xlarge |
64 |
256 |
NVIDIA A10 * 4 |
24GB * 4 |
64 |
1200万 |
32 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-8x.32xlarge |
128 |
512 |
NVIDIA A10 * 8 |
24GB * 8 |
64 |
2400万 |
32 |
16 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7i-8x.16xlarge |
64 |
256 |
NVIDIA A10 * 8 |
24GB * 8 |
32 |
1200万 |
32 |
8 |
30 |
30 |
ecs.gn7i-2x.8xlarge、ecs.gn7i-4x.8xlarge、ecs.gn7i-4x.16xlarge、ecs.gn7i-8x.32xlarge以及ecs.gn7i-8x.16xlarge实例规格支持更改为ecs.gn7i-c8g1.2xlarge或ecs.gn7i-c16g1.4xlarge实例规格,但不支持更改为ecs.gn7i-c32g1.8xlarge等其他实例规格。
GPU计算型实例规格族gn7s
如需使用gn7s,请提交工单申请。
-
规格族介绍:
-
采用全新的Intel IceLake处理器,同时搭载Nvidia Ampere架构的NVIDIA A30 GPU卡,您可以根据需要选择不同GPU卡数和不同CPU资源的规格,灵活适应不同的AI业务需求。
-
基于阿里云全新的第三代神龙架构,VPC和云盘网络带宽相比上一代平均提升一倍。
-
-
适用场景:配备高性能CPU、内存、GPU,可以处理更多并发AI推理业务需求,适用于图像识别、语音识别、行为识别业务。
-
计算:
-
采用NVIDIA A30 GPU卡。
-
创新的Nvidia Ampere架构。
-
支持MIG(Multi-Instance GPU)功能、加速功能(基于第二代Tensor Cores加速),提供多种业务支持。
-
-
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。
-
容量内存相比上一代实例规格族大幅提升。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
gn7s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 |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
多队列 |
弹性网卡 |
|
ecs.gn7s-c8g1.2xlarge |
8 |
60 |
NVIDIA A30 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
160万 |
5 |
1 |
8 |
4 |
|
ecs.gn7s-c16g1.4xlarge |
16 |
120 |
NVIDIA A30 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
300万 |
5 |
1 |
8 |
8 |
|
ecs.gn7s-c32g1.8xlarge |
32 |
250 |
NVIDIA A30 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
600万 |
5 |
1 |
12 |
8 |
|
ecs.gn7s-c32g1.16xlarge |
64 |
500 |
NVIDIA A30 * 2 |
24GB * 2 |
32 |
1200万 |
5 |
1 |
16 |
15 |
|
ecs.gn7s-c32g1.32xlarge |
128 |
1000 |
NVIDIA A30 * 4 |
24GB * 4 |
64 |
2400万 |
10 |
1 |
32 |
15 |
|
ecs.gn7s-c48g1.12xlarge |
48 |
380 |
NVIDIA A30 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
900万 |
8 |
1 |
16 |
8 |
|
ecs.gn7s-c56g1.14xlarge |
56 |
440 |
NVIDIA A30 * 1 |
24GB * 1 |
16 |
1000万 |
8 |
1 |
16 |
8 |
GPU计算型实例规格族gn7
-
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。
-
-
存储:
-
I/O优化实例。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
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.gn7-c12g1.3xlarge |
12 |
94 |
40GB * 1 |
4 |
250万 |
4 |
8 |
10 |
1 |
|
ecs.gn7-c13g1.13xlarge |
52 |
378 |
40GB * 4 |
16 |
900万 |
16 |
8 |
30 |
30 |
|
ecs.gn7-c13g1.26xlarge |
104 |
756 |
40GB * 8 |
30 |
1800万 |
16 |
15 |
10 |
1 |
GPU计算型实例规格族gn7r
-
规格族介绍:
-
gn7r是阿里云推出的企业级ARM处理器+GPU的多功能规格族产品。以ARM架构为基础开发Android线上应用和云手机、云手游等业务,为其提供云原生底层资源平台。同时,其配备的NVIDIA A16 GPU具备多芯片硬件转码能力,可以作为高性价比的视频转码平台,将成本降低至ASIC类转码平台的水平。同时支持基于CUDA的计算架构,可在解码后直接在GPU上进行AI识别和分析。
-
基于第三代神龙架构,通过CIPU云处理器进行云端资源管理,提供稳定可预期的超高计算、存储和网络性能。
-
采用NVIDIA A16 GPU计算加速器提供GPU加速能力,支持图形加速、硬件转码和AI业务。
说明每块NVIDIA A16卡包含4个GA 107处理芯片。
-
-
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、视频业务转码、视频识别、审查、视频编辑等。
-
计算:
-
处理器:3.0 GHz主频的Ampere ® Altra ® Max处理器,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云盘和ESSD同城冗余云盘。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。
-
gn7r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 |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
多队列 |
弹性网卡 |
|
ecs.gn7r-c16g1.4xlarge |
16 |
64 |
NVIDIA GA107 * 1 |
8 |
300万 |
15 |
1 |
8 |
8 |
GPU计算型实例规格族gn6i
-
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。
-
-
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以及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。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、SSD云盘和高效云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
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 |
网络基础带宽(Gbit/s) |
网络收发包PPS |
云盘基础IOPS |
多队列 |
弹性网卡 |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
|
ecs.gn6i-c4g1.xlarge |
4 |
15 |
NVIDIA T4 * 1 |
16GB * 1 |
4 |
250万 |
无 |
2 |
2 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6i-c8g1.2xlarge |
8 |
31 |
NVIDIA T4 * 1 |
16GB * 1 |
5 |
250万 |
无 |
2 |
2 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6i-c16g1.4xlarge |
16 |
62 |
NVIDIA T4 * 1 |
16GB * 1 |
6 |
250万 |
无 |
4 |
3 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6i-c24g1.6xlarge |
24 |
93 |
NVIDIA T4 * 1 |
16GB * 1 |
7.5 |
250万 |
无 |
6 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6i-c40g1.10xlarge |
40 |
155 |
NVIDIA T4 * 1 |
16GB * 1 |
10 |
160万 |
无 |
16 |
10 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6i-c24g1.12xlarge |
48 |
186 |
NVIDIA T4 * 2 |
16GB * 2 |
15 |
450万 |
无 |
12 |
6 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6i-c24g1.24xlarge |
96 |
372 |
NVIDIA T4 * 4 |
16GB * 4 |
30 |
450万 |
25万 |
24 |
8 |
10 |
1 |
GPU计算型实例规格族gn6e
-
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。
-
-
计算:
-
采用NVIDIA V100(32 GB NVLink)GPU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。
-
单GPU支持6个NVLink链路(NVLink属于双向链路),单向链路的带宽为25 Gbit/s,总带宽为6×25×2=300 Gbit/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。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、ESSD同城冗余云盘、SSD云盘和高效云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
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.gn6e-c12g1.3xlarge |
12 |
92 |
NVIDIA V100 * 1 |
32GB * 1 |
5 |
80万 |
8 |
6 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6e-c12g1.6xlarge |
24 |
184 |
NVIDIA V100 * 2 |
32GB * 2 |
8 |
120万 |
8 |
8 |
20 |
1 |
|
ecs.gn6e-c12g1.12xlarge |
48 |
368 |
NVIDIA V100 * 4 |
32GB * 4 |
16 |
240万 |
8 |
8 |
20 |
1 |
|
ecs.gn6e-c12g1.24xlarge |
96 |
736 |
NVIDIA V100 * 8 |
32GB * 8 |
32 |
450万 |
16 |
8 |
20 |
1 |
GPU计算型实例规格族gn6v
-
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。
-
-
计算:
-
采用NVIDIA V100 GPU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。
-
单GPU支持6个NVLink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。
-
支持的云盘类型:ESSD云盘、ESSD AutoPL云盘、SSD云盘和高效云盘。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。
-
实例网络性能与实例规格对应,规格越高网络性能越强。
-
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 |
网络基础带宽(Gbit/s) |
网络收发包PPS |
云盘基础IOPS |
多队列 |
弹性网卡 |
单网卡私有IPv4地址数 |
单网卡IPv6地址数 |
|
ecs.gn6v-c8g1.2xlarge |
8 |
32 |
NVIDIA V100 * 1 |
16GB * 1 |
2.5 |
80万 |
无 |
4 |
4 |
10 |
1 |
|
ecs.gn6v-c8g1.4xlarge |
16 |
64 |
NVIDIA V100 * 2 |
16GB * 2 |
5 |
100万 |
无 |
4 |
8 |
20 |
1 |
|
ecs.gn6v-c8g1.8xlarge |
32 |
128 |
NVIDIA V100 * 4 |
16GB * 4 |
10 |
200万 |
无 |
8 |
8 |
20 |
1 |
|
ecs.gn6v-c8g1.16xlarge |
64 |
256 |
NVIDIA V100 * 8 |
16GB * 8 |
20 |
250万 |
无 |
16 |
8 |
20 |
1 |
|
ecs.gn6v-c10g1.20xlarge |
82 |
336 |
NVIDIA V100 * 8 |
16GB * 8 |
35 |
450万 |
25万 |
16 |
8 |
20 |
1 |