本文介绍云服务器ECS GPU虚拟化型实例规格族的特点，并列出了具体的实例规格。
- 主售（推荐类型）
- 在售（如果售罄，建议使用主售的规格族）
GPU虚拟化型实例规格族sgn7i-vws（共享CPU）
sgn7i-vws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，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。
- 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
- 采用NVIDIA A10 GPU卡
- 存储：
- I/O优化实例
- 仅支持ESSD云盘说明 更多云盘性能信息，请参见块存储性能。
- 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。
- 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。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge | 4 | 15.5 | NVIDIA A10 * 1/12 | 24GB * 1/12 | 1.5/5 | 50万 | 4 | 2 |
| ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge | 8 | 31 | NVIDIA A10 * 1/6 | 24GB * 1/6 | 2.5/10 | 100万 | 4 | 4 |
| ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge | 16 | 62 | NVIDIA A10 * 1/3 | 24GB * 1/3 | 5/20 | 200万 | 8 | 4 |
| ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge | 4 | 8 | NVIDIA A10 * 1/12 | 24GB * 1/12 | 1.5/5 | 50万 | 4 | 2 |
| ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge | 8 | 16 | NVIDIA A10 * 1/6 | 24GB * 1/6 | 2.5/10 | 100万 | 4 | 4 |
| ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge | 16 | 32 | NVIDIA A10 * 1/3 | 24GB * 1/3 | 5/20 | 200万 | 8 | 4 |
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。
- 指标的含义请参见实例规格指标说明。
GPU虚拟化型实例规格族vgn7i-vws
vgn7i-vws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，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。
- 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
- 采用NVIDIA A10 GPU卡
- 存储：
- I/O优化实例
- 仅支持ESSD云盘说明 更多云盘性能信息，请参见块存储性能。
- 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。
- 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。
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 | 网络带宽（Gbit/s） | 网络收发包PPS | 多队列 | 弹性网卡 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge | 4 | 30 | NVIDIA A10 * 1/6 | 24GB * 1/6 | 3 | 100万 | 4 | 4 |
| ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge | 10 | 62 | NVIDIA A10 * 1/3 | 24GB * 1/3 | 5 | 200万 | 8 | 6 |
| ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge | 14 | 93 | NVIDIA A10 * 1/2 | 24GB * 1/2 | 8 | 300万 | 8 | 6 |
| ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge | 30 | 186 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 600万 | 12 | 8 |
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。
- 指标的含义请参见实例规格指标说明。
GPU虚拟化型实例规格族vgn6i/vgn6i-vws
vgn6i-vws规格族：
- 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即可。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。
vgn6i规格族：
- 如果您仍需要继续使用vgn6i（不包含vgn6i-vws）实例：
- Windows镜像：创建实例时在云市场镜像中搜索关键词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。关于如何选择云市场镜像，请参见创建配备GRID驱动的GPU实例（Windows）。
- Linux镜像：阿里云不再提供技术支持，如您确需使用Linux镜像，请提交工单申请特殊技术支持。
- 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 | 多队列（主网卡/辅网卡） | 弹性网卡 | 单网卡私有IP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.vgn6i-m4.xlarge | 4 | 23 | NVIDIA T4 * 1/4 | 16GB * 1/4 | 2 | 50万 | 4/2 | 3 | 10 |
| ecs.vgn6i-m8.2xlarge | 10 | 46 | NVIDIA T4 * 1/2 | 16GB * 1/2 | 4 | 80万 | 8/2 | 4 | 10 |
| ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge | 4 | 23 | NVIDIA T4 * 1/4 | 16GB * 1/4 | 2 | 50万 | 4/2 | 3 | 10 |
| ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge | 10 | 46 | NVIDIA T4 * 1/2 | 16GB * 1/2 | 4 | 80万 | 8/2 | 4 | 10 |
| ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge | 20 | 92 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 7.5 | 120万 | 6 | 4 | 10 |
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。
- 指标的含义请参见实例规格指标说明。
GPU虚拟化型实例规格族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）：创建实例时在云市场镜像中搜索关键词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。关于如何选择云市场镜像，请参见创建配备GRID驱动的GPU实例（Windows）。
- vgn5i实例（Linux镜像）：请提交工单申请GRID License，并创建未配备驱动的GPU实例。
- 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 | 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 | 30万 | 2 | 2 | 6 |
| ecs.vgn5i-m2.xlarge | 4 | 12 | NVIDIA P4 * 1/4 | 8GB * 1/4 | 2 | 50万 | 2 | 3 | 10 |
| ecs.vgn5i-m4.2xlarge | 8 | 24 | NVIDIA P4 * 1/2 | 8GB * 1/2 | 3 | 80万 | 2 | 4 | 10 |
| ecs.vgn5i-m8.4xlarge | 16 | 48 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 5 | 100万 | 4 | 5 | 20 |
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。
- 指标的含义请参见实例规格指标说明。