配置选型
本文介绍实例配置选型的流程,并针对常见应用场景给出实例配置建议。
- 均衡性能
需要相对均衡的处理器与内存资源配比,可以满足大多数场景下的应用资源需求。
- 高网络收发包应用
需要高网络收发包能力,您可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。
- 高性能计算
需要消耗高计算资源,GPU并行计算以及高主频是该场景下的典型应用。
- 高性能端游
需要高主频处理器支持,高处理器主频可以承载更多的用户。
- 手游、页游
需要消耗高计算资源,建议选择1:2的处理器与内存配比,可以获得最优计算资源性价比。
- 视频转发
需要消耗高计算资源,建议选择1:2的处理器与内存配比,可以获得最优计算资源性价比。
- 直播弹幕
需要高网络收发包能力,您可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。
- 关系型数据库
需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘实现高存储IOPS和低读写延时,建议选择均衡(1:4)或内存更大(1:8)的处理器与内存配比。
- 分布式缓存
需要稳定的计算性能,建议选择均衡(1:4)或者内存更大(1:8)的处理器与内存配比。
- NoSQL数据库
需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘实现高存储IOPS和低读写延时,建议选择均衡(1:4)或内存更大(1:8)的处理器与内存配比。
- Elasticsearch
需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘实现高存储IOPS和低读写延时,建议选择均衡(1:4)或内存更大(1:8)的处理器与内存配比。
- Hadoop
数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的处理器与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及处理器与内存配比。
- 图片转码
需要硬件并行加速能力,您可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。
- AI
- 深度学习训练
需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:8到1:12之间。
- 通用深度学习
需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:4到1:48之间。
- 图像识别推理
需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:4到1:12之间。
- 语音识别与合成推理
需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:16到1:48之间。
- 深度学习训练
- 超算
需要强大稳定的计算能力和高带宽低延迟的优质网络。
版权声明
本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。
评论