GPU虚拟化型

GPU虚拟化型实例具有高性能图形处理和GPU加速计算能力,适用于图形加速/渲染场景或通用计算业务场景。本文介绍为您介绍云服务器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。

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

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL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。

    • 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
  • 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。

  • 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。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。

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

  • 存储:

    • I/O优化实例

    • 仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL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。

    • 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
  • 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。

  • 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。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。

GPU虚拟化型实例规格族vgn6i-vws

vgn6i-vws的特点如下:

  • 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。

  • 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-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(主网卡/辅网卡)

弹性网卡

单网卡私有IP

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
  • 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。

  • 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。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。