本章节介绍GPU计算型实例规格族的特点并列出了具体的实例规格。

轻量级GPU计算型实例规格族vgn6i

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vgn6i的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 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1/8、1/4和1/2
    • GPU显存支持2 GB、4 GB和8 GB
  • 处理器与内存配比为1:5
  • 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake）
  • 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/VR的云端实时渲染
    • AI（DL/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：
实例规格 vCPU 内存（GiB） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.vgn6i-m4.xlarge 4 23.0 无 T4*1/4 4 3.0 50 是 2 4 10
ecs.vgn6i-m8.2xlarge 10 46.0 无 T4*1/2 8 4.0 80 是 4 5 20
说明

GPU计算型实例规格族gn6i

gn6i的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 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）
  • 支持ESSD云盘（百万IOPS）、SSD云盘和高效云盘
  • 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
  • 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/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/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：
实例规格 vCPU 内存（GiB） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15.0 无 T4*1 16 4.0 50 是 2 2 10
ecs.gn6i-c8g1.2xlarge 8 31.0 无 T4*1 16 5.0 80 是 2 2 10
ecs.gn6i-c16g1.4xlarge 16 62.0 无 T4*1 16 6.0 100 是 4 3 10
ecs.gn6i-c24g1.6xlarge 24 93.0 无 T4*1 16 7.5 120 是 6 4 10
ecs.gn6i-c24g1.12xlarge 48 186.0 无 T4*2 32 15.0 240 是 12 6 10
ecs.gn6i-c24g1.24xlarge 96 372.0 无 T4*4 64 30.0 480 是 24 8 10
说明

GPU计算型实例规格族gn6e

gn6e的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 支持ESSD云盘、SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA V100（32 GB NVLink）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 ® Platinum 8163（Skylake）
  • 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
  • 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：
实例规格 vCPU 内存（GiB） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.gn6e-c12g1.3xlarge 12 92.0 无 V100*1 32 5.0 80 是 8 6 10
ecs.gn6e-c12g1.12xlarge 48 368.0 无 V100*4 128 16.0 240 是 8 8 20
ecs.gn6e-c12g1.24xlarge 96 736.0 无 V100*8 256 32.0 480 是 16 8 20
说明

GPU计算型实例规格族gn6v

gn6v的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 支持ESSD云盘、SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA V100 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 ® Platinum 8163（Skylake）
  • 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
  • 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：
实例规格 vCPU 内存（GiB） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8 32.0 无 1 * NVIDIA V100 1 * 16 2.5 80 是 4 4 10
ecs.gn6v-c8g1.8xlarge 32 128.0 无 4 * NVIDIA V100 4 * 16 10.0 200 是 8 8 20
ecs.gn6v-c8g1.16xlarge 64 256.0 无 8 * NVIDIA V100 8 * 16 20.0 250 是 16 8 20
ecs.gn6v-c10g1.20xlarge 82 336.0 无 8 * NVIDIA V100 8 * 16 32.0 450 是 16 8 20
说明

轻量级GPU计算型实例规格族vgn5i

vgn5i的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 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）
  • 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/VR的云端实时渲染
    • AI（DL/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：
实例规格 vCPU 内存（GiB） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.vgn5i-m1.large 2 6.0 无 P4*1/8 1 1.0 30 是 2 2 6
ecs.vgn5i-m2.xlarge 4 12.0 无 P4*1/4 2 2.0 50 是 2 3 10
ecs.vgn5i-m4.2xlarge 8 24.0 无 P4*1/2 4 3.0 80 是 2 4 10
ecs.vgn5i-m8.4xlarge 16 48.0 无 P4*1 8 5.0 100 是 4 5 20
说明

GPU计算型实例规格族gn5

gn5的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA P100 GPU计算卡
  • 多种处理器与内存配比
  • 高性能NVMe SSD本地盘
  • 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4（Broadwell）
  • 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：
实例规格 vCPU 内存（GiB） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30.0 440 1 * NVIDIA P100 1 * 16 3.0 30 否 1 3 10
ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60.0 440 1 * NVIDIA P100 1 * 16 3.0 40 否 1 4 10
ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60.0 880 2 * NVIDIA P100 2 * 16 5.0 100 否 2 4 10
ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120.0 880 2 * NVIDIA P100 2 * 16 5.0 100 否 4 8 20
ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112.0 440 1 * NVIDIA P100 1 * 16 5.0 100 否 8 8 20
ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240.0 1760 4 * NVIDIA P100 4 * 16 10.0 200 否 8 8 20
ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224.0 880 2 * NVIDIA P100 2 * 16 10.0 200 否 14 8 20
ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480.0 3520 8 * NVIDIA P100 8 * 16 25.0 400 否 14 8 20
说明

GPU计算型实例规格族gn5i

gn5i的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 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）
  • 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） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.gn5i-c2g1.large 2 8.0 无 1 * NVIDIA P4 1 * 8 1.0 10 是 2 2 6
ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16.0 无 1 * NVIDIA P4 1 * 8 1.5 20 是 2 3 10
ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32.0 无 1 * NVIDIA P4 1 * 8 2.0 40 是 4 4 10
ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64.0 无 1 * NVIDIA P4 1 * 8 3.0 80 是 4 8 20
ecs.gn5i-c16g1.8xlarge 32 128.0 无 2 * NVIDIA P4 2 * 8 6.0 120 是 8 8 20
ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224.0 无 2 * NVIDIA P4 2 * 8 10.0 200 是 14 8 20
说明

GPU计算型实例规格族gn4

gn4的特点如下：
  • I/O优化实例
  • 仅支持SSD云盘和高效云盘
  • 采用NVIDIA M40 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）
  • 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：
实例规格 vCPU 内存（GiB） 本地存储（GiB） GPU GPU显存（GB） 网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） 网络收发包能力（出/入）（万PPS） 支持IPv6 多队列 弹性网卡（包括一块主网卡） 单块弹性网卡的私有IP
ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30.0 无 1 * NVIDIA M40 1 * 12 3.0 30 否 1 3 10
ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 30.0 无 1 * NVIDIA M40 1 * 12 3.0 40 否 1 4 10
ecs.gn4.8xlarge 32 48.0 无 1 * NVIDIA M40 1 * 12 6.0 80 否 3 8 20
ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60.0 无 2 * NVIDIA M40 2 * 12 5.0 50 否 1 4 10
ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60.0 无 2 * NVIDIA M40 2 * 12 5.0 50 否 1 8 20
ecs.gn4.14xlarge 56 96.0 无 2 * NVIDIA M40 2 * 12 10.0 120 否 4 8 20
说明