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概述
GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡，在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练，如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。请参考本文介绍选择符合您业务需求的实例规格，确保所选规格满足您业务的最低CPU、内存需求。
注意
如需了解实例类型、预估实例费用、查看实例可购买地域、查看实例变配情况以及了解实例命名规则等，请参见实例类型和规格介绍。
规格名称 | 显卡类型 | 特点 |
GPU计算型gni2 | A10 | Ampere架构的推理主力机型，适用于大规模AI推理场景；支持NVIDIA RTX™功能，提供高性能的3D图形虚拟化能力，支持图片或视频渲染。 |
GPU计算型ini2 | A30 | 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量，适用于大规模AI推理场景，但不支持图片或视频渲染。 |
GPU计算型pni2 | A100 | 相较于V100和A30显卡，A100的运算能力更高，内存能力更强，具有强大的双精度浮点运算能力，主要针对有更高CPU、内存、GPU显卡性能需求的场景，适用于人工智能、科学计算、科研产业等，推理和训练效率可成倍提升。 |
GPU计算型g1ve | V100 | |
GPU计算型g1te | T4 | 主要面向推理端，适用于推理或入门级的训练，或是图片渲染。 |
GPU计算型g1tl |
GPU计算型gni2
说明
当前仅华北2（北京）、华东2（上海）地域提供该实例。
规格特点
类型 | 性能 |
计算 | 采用第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Ice Lake），主频 2.3 GHz，全核睿频 3.0 GHz |
处理器与内存配比为1:4 | |
最大支持112 vCPU，448 GiB | |
GPU显卡：NVIDIA A10（单卡24 GB显存），单台实例最多支持挂载4张显卡 | |
存储 | 极速型SSD云盘 |
存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |
网络 | 最大网络带宽：80 Gbit/s |
最大网络收发包：1000 万PPS | |
网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 |
使用场景
深度学习的推理场景和小规模训练场景，例如：
大规模部署的 AI 推理
深度学习小规模训练
支持NVIDIA RTX™功能，提供高性能的3D图形虚拟化能力，适用于如下场景如：
图形图像处理
视频编解码
图形数据库
规格指标明细
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，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。
实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存（GB） | （出+入）网络带宽能力（Gbit/s） | （出+入）网络收发包能力（万PPS） | 连接数（万） | 网卡多队列 | 弹性网卡（包含一张主网卡） | 单网卡私有IP | 云盘IOPS（万） | 云盘带宽（Gbit/s） | 云盘数量（包含一块系统盘） | 磁盘队列数 |
ecs.gni2.3xlarge | 14 | 56 | A10 * 1 | 24GB * 1 | 20 | 250 | 100 | 4 | 5 | 30 | 8 | 8 | 16 | 4 |
ecs.gni2.7xlarge | 28 | 112 | A10 * 1 | 24GB * 1 | 20 | 250 | 100 | 8 | 5 | 30 | 8 | 8 | 16 | 4 |
ecs.gni2.10xlarge | 42 | 168 | A10 * 1 | 24GB * 1 | 20 | 250 | 100 | 16 | 5 | 30 | 8 | 8 | 16 | 4 |
ecs.gni2.14xlarge | 56 | 224 | A10 * 2 | 24GB * 2 | 40 | 500 | 200 | 16 | 8 | 30 | 15 | 16 | 16 | 4 |
ecs.gni2.28xlarge | 112 | 448 | A10 * 4 | 24GB * 4 | 80 | 1000 | 400 | 32 | 8 | 30 | 30 | 32 | 16 | 4 |
GPU计算型ini2
规格特点
类型 | 性能 |
计算 | 采用第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Ice Lake），主频 2.3 GHz，全核睿频 3.0 GHz |
处理器与内存配比为1:8.35 | |
最大支持112 vCPU，936 GiB | |
GPU显卡：NVIDIA A30（单卡24 GB显存），单台实例最多支持挂载4张显卡 | |
存储 | 极速型SSD云盘 |
存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |
网络 | 最大网络带宽：80 Gbit/s |
最大网络收发包：1000 万PPS | |
网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 |
使用场景
大规模部署的AI推理。
深度学习小规模训练。
不支持图片、视频渲染。
规格指标明细
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，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。
实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存（GB） | （出+入）网络带宽能力（Gbit/s） | （出+入）网络收发包能力（万PPS） | 连接数（万） | 网卡多队列 | 弹性网卡（包含一张主网卡） | 单网卡私有IP | 云盘IOPS（万） | 云盘带宽（Gbit/s） | 云盘数量（包含一块系统盘） | 磁盘队列数 |
ecs.ini2.7xlarge | 28 | 234 | A30 * 1 | 24GB * 1 | 20 | 250 | 100 | 16 | 8 | 30 | 10 | 8 | 16 | 4 |
ecs.ini2.14xlarge | 56 | 468 | A30 * 2 | 24GB * 2 | 40 | 500 | 200 | 16 | 8 | 30 | 18 | 16 | 16 | 4 |
ecs.ini2.28xlarge | 112 | 936 | A30 * 4 | 24GB * 4 | 80 | 1000 | 400 | 32 | 15 | 30 | 35 | 32 | 16 | 4 |
GPU计算型pni2
说明
如需使用该实例，请联系客户经理申请。
规格特点
类型 | 性能 |
计算 | 采用第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Ice Lake），主频 2.3 GHz，全核睿频 3.0 GHz |
处理器与内存配比为1:17.5 | |
最大支持112 vCPU，1960 GiB | |
GPU显卡：NVIDIA A100（单卡80 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡 | |
存储 | 极速型SSD云盘 |
存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |
网络 | 最大网络带宽：80 Gbit/s |
最大网络收发包：1000 万PPS | |
网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 |
使用场景
深度学习训练和推理，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，例如高性能数据库、计算流体动力学、计算金融学、地震分析、基因组学等。
规格指标明细
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，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。
实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存（GB） | （出+入）网络带宽能力（Gbit/s） | （出+入）网络收发包能力（万PPS） | 连接数（万） | 网卡多队列 | 弹性网卡（包含一张主网卡） | 单网卡私有IP | 云盘IOPS（万） | 云盘带宽（Gbit/s） | 云盘数量（包含一块系统盘） | 磁盘队列数 |
ecs.pni2.3xlarge | 14 | 245 | A100 * 1 | 80GB * 1 | 10 | 120 | 50 | 4 | 5 | 30 | 4 | 4 | 16 | 1 |
ecs.pni2.7xlarge | 28 | 490 | A100 * 2 | 80GB * 2 | 20 | 150 | 100 | 8 | 8 | 30 | 9 | 8 | 16 | 2 |
ecs.pni2.14xlarge | 56 | 980 | A100 * 4 | 80GB * 4 | 40 | 500 | 200 | 16 | 8 | 30 | 18 | 16 | 16 | 4 |
ecs.pni2.28xlarge | 112 | 1960 | A100 * 8 | 80GB * 8 | 80 | 1000 | 400 | 32 | 15 | 30 | 35 | 32 | 16 | 4 |
GPU计算型g1ve
规格特点
类型 | 性能 |
计算 | 采用第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Cascade Lake），主频2.4 GHz，全核睿频3.1 GHz |
处理器与内存配比约为1:4 | |
最大支持84 vCPU，342 GiB | |
GPU显卡：NVIDIA Tesla V100（单卡32 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡 | |
存储 | 极速型SSD云盘 |
存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |
网络 | 最大网络带宽：25 Gbit/s |
最大网络收发包：450 万PPS | |
网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 |
使用场景
机器学习训练场景，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。
高性能科学计算和仿真计算，例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等。
规格指标明细
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，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。
实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存(GB) | （出+入）网络带宽能力（Gbit/s） | （出+入）网络收发包能力（万PPS） | 连接数（万） | 网卡多队列 | 弹性网卡（包括一块主网卡） | 单网卡私有IP | 云盘IOPS（万） | 云盘带宽（Gbit/s） | 云盘数量（含一块系统盘） | 磁盘队列数 |
ecs.g1ve.2xlarge | 8 | 32 | V100*1 | 32GB * 1 | 3 | 50 | 20 | 8 | 4 | 10 | 4 | 3 | 15 | 2 |
ecs.g1ve.4xlarge | 16 | 64 | V100*2 | 32GB * 2 | 5 | 100 | 60 | 8 | 8 | 20 | 4 | 3 | 15 | 2 |
ecs.g1ve.8xlarge | 32 | 128 | V100*4 | 32GB * 4 | 10 | 180 | 120 | 16 | 8 | 20 | 8 | 5 | 15 | 4 |
ecs.g1ve.21xlarge | 84 | 342 | V100*8 | 32GB * 8 | 25 | 450 | 300 | 32 | 15 | 20 | 20 | 12 | 15 | 4 |
GPU计算型g1te
规格特点
类型 | 性能 |
计算 | 采用第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Cascade Lake），主频2.4 GHz，全核睿频3.1 GHz |
处理器与内存配比约为1:4 | |
最大支持84 vCPU，214 GiB | |
GPU显卡：NVIDIA Tesla T4（单卡16 GB显存），单台实例最多支持挂载8张显卡 | |
存储 | 极速型SSD云盘 |
存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |
网络 | 最大网络带宽：25 Gbit/s |
最大网络收发包：250 万PPS | |
网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 |
使用场景
AI计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统。
视频渲染和图形工作站。
规格指标明细
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，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。
实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存(GB) | （出+入）网络带宽能力（Gbit/s） | （出+入）网络收发包能力（万PPS） | 连接数（万） | 网卡多队列 | 弹性网卡（包括一块主网卡） | 单网卡私有IP | 云盘IOPS（万） | 云盘带宽（Gbit/s） | 云盘数量（含一块系统盘） | 磁盘队列数 |
ecs.g1te.xlarge | 4 | 16 | T4 * 1 | 16GB * 1 | 2 | 50 | 25 | 4 | 2 | 6 | 2 | 1.5 | 15 | 1 |
ecs.g1te.2xlarge | 8 | 26 | T4 * 1 | 16GB * 1 | 3 | 60 | 25 | 8 | 4 | 10 | 4 | 3 | 15 | 2 |
ecs.g1te.4xlarge | 16 | 52 | T4 * 2 | 16GB * 2 | 5 | 100 | 60 | 16 | 8 | 20 | 8 | 5 | 15 | 4 |
ecs.g1te.8xlarge | 32 | 104 | T4 * 4 | 16GB * 4 | 10 | 180 | 120 | 32 | 8 | 20 | 15 | 10 | 15 | 4 |
ecs.g1te.21xlarge | 84 | 214 | T4 * 8 | 16GB * 8 | 25 | 250 | 300 | 32 | 15 | 20 | 20 | 12 | 15 | 4 |
GPU计算型g1tl
规格特点
类型 | 性能 |
计算 | 采用第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Cascade Lake），主频2.4 GHz，全核睿频3.1 GHz |
处理器与内存配比约为1:4 | |
最大支持84 vCPU，342 GiB | |
GPU显卡：NVIDIA T4（单卡16 GB显存），单台实例最多支持挂载4张显卡 | |
存储 | 极速型SSD云盘（推荐）或性能型SSD云盘 |
系统盘和数据盘的类型需保持一致，即同为极速型或同为性能型SSD云盘 | |
存储I/O性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 | |
网络 | 最大网络带宽：25 Gbit/s |
最大网络收发包：450 万PPS | |
网络性能与计算规格相关，规格越高，性能越强 |
使用场景
配备高性能CPU、内存、GPU，适用于处理高并发AI计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统。
视频渲染和重度图形工作站。
规格指标明细
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，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。
实例规格 | vCPU | 内存（GiB） | GPU | GPU显存（GB） | （出+入）网络带宽能力（Gbit/s） | （出+入）网络收发包能力（万PPS） | 连接数（万） | 网卡多队列 | 弹性网卡（包含一张主网卡） | 单网卡私有IP | 云盘IOPS（万） | 云盘带宽（Gbit/s） | 云盘数量（包含一块系统盘） | 磁盘队列数 |
ecs.g1tl.4xlarge | 16 | 64 | T4 * 1 | 16GB * 1 | 5 | 100 | 60 | 8 | 8 | 20 | 4 | 3 | 15 | 2 |
ecs.g1tl.8xlarge | 32 | 128 | T4 * 2 | 16GB * 2 | 10 | 180 | 120 | 16 | 8 | 20 | 8 | 5 | 15 | 4 |
ecs.g1tl.16xlarge | 64 | 256 | T4 * 4 | 16GB * 4 | 18 | 350 | 250 | 32 | 8 | 20 | 15 | 10 | 15 | 4 |
ecs.g1tl.21xlarge | 84 | 342 | T4 * 4 | 16GB * 4 | 25 | 450 | 300 | 32 | 15 | 20 | 20 | 12 | 15 | 4 |
