1,GPU计算型阿里云gn7
gn7的特点如下:
- 计算:
- 采用NVIDIA A100 GPU计算卡,多卡之间以NVSwitch实现两两互联
- 创新的Ampere架构
- 单GPU显存40 GB HBM2
- 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8269CY(Cascade Lake)
- 采用NVIDIA A100 GPU计算卡,多卡之间以NVSwitch实现两两互联
- 存储:
- I/O优化实例
- 支持ESSD云盘、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:
- 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应用
- 高GPU负载的科学计算,例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等
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2,GPU计算型阿里云gn6i
gn6i的特点如下:
- 计算:
- 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
- 处理器与内存配比约为1:4
- 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)
- GPU加速器:T4
- 存储:
- I/O优化实例
- 支持ESSD云盘(百万IOPS)、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:
- AI(DL和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和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
3,GPU计算型阿里云gn6v
gn6v的特点如下:
- 计算:
- 采用NVIDIA V100 GPU计算卡
- 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
- 处理器与内存配比约为1:4
- 处理器:2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)
- 存储:
- I/O优化实例
- 支持ESSD云盘、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:
- 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