GPU計算型執行個體具有高效能、高並行計算能力,適用於大規模並行計算情境,可以為您的業務提供更好的計算效能和效率。本文為您介紹Elastic Compute Service GPU計算型執行個體規格類型系列的特點,並列出了具體的執行個體規格。
背景資訊
在閱讀各個執行個體規格類型系列的特點及詳細指標之前,您需要提前學習以下資訊:
瞭解執行個體規格命名及分類:協助您更好地理解執行個體規格類型系列的命名及分類資訊,瞭解各規格類型系列之間差異,詳參見執行個體規格分類與命名。
瞭解執行個體規格指標:提前瞭解執行個體規格的各項指標說明,請參見執行個體規格指標說明。
根據業務情境選擇執行個體規格類型系列:想擷取更多關於如何在實際業務情境中選擇合適的規格,請參見執行個體規格選型指導。
在確定您要選擇的執行個體規格之後,您可能需要進一步瞭解以下資訊:
查看執行個體可購買地區:各個地區下可供售賣的執行個體規格可能存在差異,執行個體的可購情況,您可以前往ECS執行個體可購買地區查看。
預估執行個體費用:想瞭解執行個體在不同付費方式下大概的花費,可使用阿里雲的ECS價格計算機查看。
直接購買執行個體:可直接前往ECS購買頁下單。
您可能還會關註:
查看已停售的規格類型系列:如果在本頁面沒有找到您想要的執行個體規格類型系列,可前往已停售的規格類型系列群,詳情請參見已停售的執行個體規格。
執行個體規格的變更配置情況:想擷取某個執行個體規格是否支援變更配置到其他執行個體規格,由於可變更配置的執行個體規格之間有一定的限制,請參見規格變更限制與自檢。
類型 | 相關連結 |
GPU計算型(gn系列) | |
ECS Bare Metal Instance | |
不推薦(如果該規格售罄,建議使用以上規格) |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn8v/gn8v-tee
該執行個體目前僅支援海外等部分地區,如有需求,請聯絡阿里雲銷售人員。
規格類型系列介紹:
gn8v:阿里雲針對AI模型訓練和超大參數量模型推理任務推出的第8代加速運算規格類型系列(GPU計算型執行個體規格類型系列),針對不同應用需求,為您提供1卡、2卡、4卡和8卡多種機型。
gn8v-tee:為了滿足您使用大模型進行模型訓練和推理的安全性要求,阿里雲基於gn8v推出一款具有機密計算特性的第8代執行個體規格類型系列。該執行個體在GPU計算過程中對資料進行加密,確保使用者資料的安全性。
適用情境:
對於70 B以上的LLM模型,進行多卡並行推理計算時性價比較高。
單個GPU提供39.5 TFLOPS FP32算力,在傳統AI模型訓練和自動駕駛訓練業務中效能突出。
8卡之間支援NVLINK互聯,適用於中小模型訓練情境。
產品特色及定位:
高速&大容量顯存:每個GPU配備了96 GB容量的HBM3顯存,且顯存頻寬可以達到4 TB/s,大幅加快了模型訓練和推理速度。
高卡間頻寬:多個GPU卡之間通過900 GB/s NVLINK互聯,多卡訓練和推理的效率遠超過曆代GPU產品。
大模型量化技術:支援FP8算力,對大規模參數訓練和推理過程的算力進行最佳化,大幅提升訓練和推理的計算速度,降低顯存佔用。
(僅限gn8v-tee系列產品)高安全性:支援CPU機密計算(Intel TDX)和GPU機密計算(NVIDIA CC)功能,閉環全鏈路模型推理的機密計算能力。對於模型推理和訓練的安全性,開啟機密計算能力保障使用者推理資料和企業模型的安全。
計算:
採用最新的CIPU 1.0雲處理器。
具有解耦計算和儲存能力,可以靈活選擇所需儲存資源。
提供裸金屬能力,相對於傳統虛擬化執行個體,可以支援GPU執行個體之間的P2P通訊。
採用Intel第4代Xeon可擴充處理器,全核睿頻可達3.1 GHz,基頻可達2.8 GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,請參見IPv6通訊。
支援巨型幀(Jumbo frames)。更多資訊,請參見巨型幀(Jumbo Frames)。
超高網路效能,最大3000萬PPS網路收發包能力(8卡執行個體)。
支援ERI(Elastic RDMA Interface)。
- 說明
關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
安全:支援可信計算(vTPM)特性(僅gn8v支援,gn8v-tee不支援)。更多詳情,請參見可信計算能力概述。
gn8v包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 彈性網卡 | 隊列數量(主) | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 最大支援雲端硬碟數量 | 雲端硬碟基礎IOPS | 雲端硬碟基礎頻寬(GB/s) |
ecs.gn8v.4xlarge | 16 | 96 | 96GB * 1 | 12 | 8 | 16 | 30 | 30 | 17 | 10萬 | 0.75 |
ecs.gn8v.6xlarge | 24 | 128 | 96GB * 1 | 15 | 8 | 24 | 30 | 30 | 17 | 12萬 | 0.937 |
ecs.gn8v-2x.8xlarge | 32 | 192 | 96GB * 2 | 20 | 8 | 32 | 30 | 30 | 25 | 20萬 | 1.25 |
ecs.gn8v-4x.8xlarge | 32 | 384 | 96GB * 4 | 20 | 8 | 32 | 30 | 30 | 25 | 20萬 | 1.25 |
ecs.gn8v-2x.12xlarge | 48 | 256 | 96GB * 2 | 25 | 8 | 48 | 30 | 30 | 33 | 30萬 | 1.50 |
ecs.gn8v-8x.16xlarge | 64 | 768 | 96GB * 8 | 32 | 8 | 64 | 30 | 30 | 33 | 36萬 | 2.5 |
ecs.gn8v-4x.24xlarge | 96 | 512 | 96GB * 4 | 50 | 15 | 64 | 30 | 30 | 49 | 50萬 | 3 |
ecs.gn8v-8x.48xlarge | 192 | 1024 | 96GB * 8 | 100 | 15 | 64 | 50 | 50 | 65 | 100萬 | 6 |
gn8v-tee包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 彈性網卡 | 隊列數量(主) | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 最大支援雲端硬碟數量 | 雲端硬碟基礎IOPS | 雲端硬碟基礎頻寬(GB/s) |
ecs.gn8v-tee.4xlarge | 16 | 96 | 96GB * 1 | 12 | 8 | 16 | 30 | 30 | 17 | 10萬 | 0.75 |
ecs.gn8v-tee.6xlarge | 24 | 128 | 96GB * 1 | 15 | 8 | 24 | 30 | 30 | 17 | 12萬 | 0.937 |
ecs.gn8v-tee-8x.16xlarge | 64 | 768 | 96GB * 8 | 32 | 8 | 64 | 30 | 30 | 33 | 36萬 | 2.5 |
ecs.gn8v-tee-8x.48xlarge | 192 | 1024 | 96GB * 8 | 100 | 15 | 64 | 50 | 50 | 65 | 100萬 | 6 |
gn8v-tee規格類型系列當前僅支援Alibaba Cloud Linux 3鏡像。若使用基於Alibaba Cloud Linux 3構建的自訂鏡像建立執行個體,請確保其核心版本不低於5.10.134-18。
GPU計算型執行個體規格類型系列gn8is
該執行個體目前僅支援海外等部分地區,如有需求,請聯絡阿里雲銷售人員。
規格類型系列介紹:gn8is是阿里雲針對近期AI產生業務的發展推出的第8代加速運算規格類型系列(GPU計算型執行個體規格類型系列),針對不同應用需求,採用最新NVIDIA L20 GPU,為您提供1卡、2卡、4卡和8卡機型,以及不同CPU和GPU配比的執行個體規格。
產品特色及定位:
圖形處理:該產品採用Intel第4代Xeon Scalable高主頻處理器,在3D建模情境中,為您提供足夠的CPU算力支撐,使得圖形的渲染和設計更加順暢。
推理任務:採用全新NVIDIA L20,單卡配置48 GB顯存來加速推理任務,支援FP8浮點數格式,搭配ACK容器可靈活支援各類AIGC模型的推理,尤其適用於70 B以下LLM模型的推理任務。
適用情境:
結合雲市場的GRID鏡像使用GRID驅動,啟動OpenGL和Direct3D圖形能力,提供工作站級圖形處理能力,適用於動漫、影視特效製作和渲染。
結合ACK容器化管理能力,更高效、低成本地支撐AIGC圖形產生和LLM大模型推理。
其他通用AI識別情境、Image Recognition、語音辨識等。
計算:
採用全新NVIDIA L20企業級GPU。
支援TensorRT等常用加速功能,支援FP8浮點數格式,提升模型推理效能。
顯存容量提升至48 GB,多卡情況下,支援70 B及更大模型的單機推理。
支援圖形處理能力,例如通過雲助手方式或選擇雲市場鏡像方式安裝GRID驅動後,圖形處理效能相對7代平台提升1倍。
NVIDIA L20主要參數:
GPU架構
GPU顯存
計算效能
視頻編解碼能力
卡間互聯
NVIDIA Ada Lovelace
容量:48 GB
頻寬:864GB/s
FP64: N/A
FP32: 59.3 TFLOPS
FP16/BF16: 119 TFLOPS
FP8/INT8: 237 TFLOPS
3 * Video Encoder(+AV1)
3 * Video Decoder
4 * JPEG Decoder
PCIe介面:PCIe Gen4 x16
頻寬:64GB/s
處理器:採用最新的Intel ® Xeon ®高主頻處理器,全核睿頻可達3.9 GHz,以應對更複雜的3D建模需求。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
支援ERI(Elastic RDMA Interface)。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
安全:支援可信計算(vTPM)特性。更多詳情,請參見可信計算能力概述。
gn8is包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 彈性網卡 | 隊列數量(主) | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 最大支援雲端硬碟數量 | 雲端硬碟基礎IOPS | 雲端硬碟基礎頻寬(GB/s) |
ecs.gn8is.2xlarge | 8 | 64 | L20 * 1 | 48GB * 1 | 8 | 4 | 8 | 15 | 15 | 17 | 6萬 | 0.75 |
ecs.gn8is.4xlarge | 16 | 128 | L20 * 1 | 48GB * 1 | 16 | 8 | 16 | 30 | 30 | 17 | 12萬 | 1.25 |
ecs.gn8is-2x.8xlarge | 32 | 256 | L20 * 2 | 48GB * 2 | 32 | 8 | 32 | 30 | 30 | 33 | 25萬 | 2 |
ecs.gn8is-4x.16xlarge | 64 | 512 | L20 * 4 | 48GB * 4 | 64 | 8 | 64 | 30 | 30 | 33 | 45萬 | 4 |
ecs.gn8is-8x.32xlarge | 128 | 1024 | L20 * 8 | 48GB * 8 | 100 | 15 | 64 | 50 | 50 | 65 | 90萬 | 8 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn7e
gn7e的特點如下:
規格類型系列介紹:
您可以根據需要選擇不同數量的卡和不同CPU資源的規格,靈活適應其不同的AI業務需求。
依託第三代神龍架構,VPC和雲端硬碟網路頻寬相比上一代平均提升一倍。
適用情境:
中小規模的AI訓練業務。
使用CUDA進行加速的HPC業務。
對GPU處理能力或顯存容量需求較高的AI推理業務。
深度學習,例如映像分類、無人駕駛、語音辨識等人工智慧演算法的訓練應用。
高GPU負載的科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、分子動力學、環境分析等。
重要在使用高通訊負載的AI訓練業務如Transformer等模型時,務必啟用NVLink進行GPU間的資料通訊,否則可能由於PCIe鏈路大規模資料轉送引起非預期的故障,導致資料受損。如不確定您使用的訓練通訊鏈路拓撲,請提交工單由阿里雲技術專家為您提供支援人員。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn7e包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.gn7e-c16g1.4xlarge | 16 | 125 | 80GB * 1 | 8 | 300萬 | 8 | 8 | 10 | 1 |
ecs.gn7e-c16g1.8xlarge | 32 | 250 | 80GB * 2 | 16 | 600萬 | 16 | 8 | 10 | 1 |
ecs.gn7e-c16g1.16xlarge | 64 | 500 | 80GB * 4 | 32 | 1200萬 | 32 | 8 | 10 | 1 |
ecs.gn7e-c16g1.32xlarge | 128 | 1000 | 80GB * 8 | 64 | 2400萬 | 32 | 16 | 15 | 1 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn7i
規格類型系列介紹:依託第三代神龍架構,提供穩定可預期的超高效能。同時通過晶片快速路徑加速手段,完成儲存、網路效能以及計算穩定性的數量級提升。
適用情境:
配備高效能CPU、記憶體、GPU,可以處理更多並發AI推理任務,適用於Image Recognition、語音辨識、行為識別業務。
支援RTX功能,搭配高主頻CPU,提供高效能的3D圖形虛擬化能力,適用於遠程圖形設計、雲遊戲等高強度圖形處理業務。
計算:
採用NVIDIA A10 GPU卡。
創新的Ampere架構。
支援RTX、TensorRT等常用加速功能。
處理器:2.9 GHz主頻的Intel ® Xeon ® 可擴充處理器(Ice Lake),全核睿頻3.5 GHz。
最大可提供752 GiB記憶體,相比gn6i大幅提升。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn7i包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 | 30 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 160萬 | 8 | 4 | 15 | 15 |
ecs.gn7i-c16g1.4xlarge | 16 | 60 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 300萬 | 8 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-c32g1.8xlarge | 32 | 188 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 600萬 | 12 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-c32g1.16xlarge | 64 | 376 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 32 | 1200萬 | 16 | 15 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-c32g1.32xlarge | 128 | 752 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 2400萬 | 32 | 15 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-c48g1.12xlarge | 48 | 310 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 900萬 | 16 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-c56g1.14xlarge | 56 | 346 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 1000萬 | 16 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-2x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 16 | 600萬 | 16 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-4x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 32 | 600萬 | 16 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-4x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 1200萬 | 32 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-8x.32xlarge | 128 | 512 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 64 | 2400萬 | 32 | 16 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-8x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 32 | 1200萬 | 32 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7i-2x.8xlarge、ecs.gn7i-4x.8xlarge、ecs.gn7i-4x.16xlarge、ecs.gn7i-8x.32xlarge以及ecs.gn7i-8x.16xlarge執行個體規格支援更改為ecs.gn7i-c8g1.2xlarge或ecs.gn7i-c16g1.4xlarge執行個體規格,但不支援更改為ecs.gn7i-c32g1.8xlarge等其他執行個體規格。
GPU計算型執行個體規格類型系列gn7s
如需使用gn7s,請提交工單申請。
規格類型系列介紹:
採用全新的Intel IceLake處理器,同時搭載Nvidia Ampere架構的NVIDIA A30 GPU卡,您可以根據需要選擇不同GPU卡數和不同CPU資源的規格,靈活適應不同的AI業務需求。
基於阿里雲全新的第三代神龍架構,VPC和雲端硬碟網路頻寬相比上一代平均提升一倍。
適用情境:配備高效能CPU、記憶體、GPU,可以處理更多並發AI推理業務需求,適用於Image Recognition、語音辨識、行為識別業務。
計算:
採用NVIDIA A30 GPU卡。
創新的Nvidia Ampere架構。
支援MIG(Multi-Instance GPU)功能、加速功能(基於第二代Tensor Cores加速),提供多種業務支援。
處理器:2.9 GHz主頻的Intel ® Xeon ® 可擴充處理器(Ice Lake),全核睿頻3.5 GHz。
容量記憶體相比上一代執行個體規格類型系列大幅提升。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn7s包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列 | 彈性網卡 |
ecs.gn7s-c8g1.2xlarge | 8 | 60 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 160萬 | 5 | 1 | 8 | 4 |
ecs.gn7s-c16g1.4xlarge | 16 | 120 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 300萬 | 5 | 1 | 8 | 8 |
ecs.gn7s-c32g1.8xlarge | 32 | 250 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 600萬 | 5 | 1 | 12 | 8 |
ecs.gn7s-c32g1.16xlarge | 64 | 500 | NVIDIA A30 * 2 | 24GB * 2 | 32 | 1200萬 | 5 | 1 | 16 | 15 |
ecs.gn7s-c32g1.32xlarge | 128 | 1000 | NVIDIA A30 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 2400萬 | 10 | 1 | 32 | 15 |
ecs.gn7s-c48g1.12xlarge | 48 | 380 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 900萬 | 8 | 1 | 16 | 8 |
ecs.gn7s-c56g1.14xlarge | 56 | 440 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 1000萬 | 8 | 1 | 16 | 8 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn7
適用情境:
深度學習,例如映像分類、無人駕駛、語音辨識等人工智慧演算法的訓練應用。
高GPU負載的科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、分子動力學、環境分析等。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn7包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.gn7-c12g1.3xlarge | 12 | 94 | 40GB * 1 | 4 | 250萬 | 4 | 8 | 10 | 1 |
ecs.gn7-c13g1.13xlarge | 52 | 378 | 40GB * 4 | 16 | 900萬 | 16 | 8 | 30 | 30 |
ecs.gn7-c13g1.26xlarge | 104 | 756 | 40GB * 8 | 30 | 1800萬 | 16 | 15 | 10 | 1 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn6i
適用情境:
AI(DL和ML)推理,適合電腦視覺、語音辨識、語音合成、NLP、機器翻譯、推薦系統。
雲遊戲雲端即時渲染。
AR和VR的雲端即時渲染。
重載圖形計算或圖形工作站。
GPU加速資料庫。
高效能運算。
計算:
GPU加速器:T4。
創新的Turing架構。
單GPU顯存16 GB(GPU顯存頻寬320 GB/s)。
單GPU 2560個CUDA Cores。
單GPU多達320個Turing Tensor Cores。
可變精度Tensor Cores支援65 TFLOPS FP16、130 INT8 TOPS以及260 INT4 TOPS。
處理器與記憶體配比約為1:4。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟、SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn6i包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 雲端硬碟基礎IOPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.gn6i-c4g1.xlarge | 4 | 15 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 4 | 250萬 | 無 | 2 | 2 | 10 | 1 |
ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | 8 | 31 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 5 | 250萬 | 無 | 2 | 2 | 10 | 1 |
ecs.gn6i-c16g1.4xlarge | 16 | 62 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 6 | 250萬 | 無 | 4 | 3 | 10 | 1 |
ecs.gn6i-c24g1.6xlarge | 24 | 93 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 7.5 | 250萬 | 無 | 6 | 4 | 10 | 1 |
ecs.gn6i-c40g1.10xlarge | 40 | 155 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 10 | 160萬 | 無 | 16 | 10 | 10 | 1 |
ecs.gn6i-c24g1.12xlarge | 48 | 186 | NVIDIA T4 * 2 | 16GB * 2 | 15 | 450萬 | 無 | 12 | 6 | 10 | 1 |
ecs.gn6i-c24g1.24xlarge | 96 | 372 | NVIDIA T4 * 4 | 16GB * 4 | 30 | 450萬 | 25萬 | 24 | 8 | 10 | 1 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn6e
適用情境:
深度學習,例如映像分類、無人駕駛、語音辨識等人工智慧演算法的訓練、推理應用。
科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、分子動力學、環境分析等。
計算:
採用NVIDIA V100(32 GB NVLink)GPU卡。
GPU加速器:V100(SXM2封裝)。
創新的Volta架構。
單GPU顯存32 GB HBM2(GPU顯存頻寬900 GB/s)。
單GPU 5120個CUDA Cores。
單GPU 640個Tensor Cores。
單GPU支援6個NVLink鏈路(NVLink屬於雙向鏈路),單向鏈路的頻寬為25 Gbit/s,總頻寬為6×25×2=300 Gbit/s。
處理器與記憶體配比約為1:8。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟、ESSD同城冗餘雲端硬碟、SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn6e包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.gn6e-c12g1.3xlarge | 12 | 92 | NVIDIA V100 * 1 | 32GB * 1 | 5 | 80萬 | 8 | 6 | 10 | 1 |
ecs.gn6e-c12g1.6xlarge | 24 | 184 | NVIDIA V100 * 2 | 32GB * 2 | 8 | 120萬 | 8 | 8 | 20 | 1 |
ecs.gn6e-c12g1.12xlarge | 48 | 368 | NVIDIA V100 * 4 | 32GB * 4 | 16 | 240萬 | 8 | 8 | 20 | 1 |
ecs.gn6e-c12g1.24xlarge | 96 | 736 | NVIDIA V100 * 8 | 32GB * 8 | 32 | 450萬 | 16 | 8 | 20 | 1 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn6v
適用情境:
深度學習,例如映像分類、無人駕駛、語音辨識等人工智慧演算法的訓練、推理應用。
科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、分子動力學、環境分析等。
計算:
採用NVIDIA V100 GPU卡。
GPU加速器:V100(SXM2封裝) 。
創新的Volta架構。
單GPU顯存16 GB HBM2(GPU顯存頻寬900 GB/s)。
單GPU 5120個CUDA Cores。
單GPU 640個Tensor Cores。
單GPU支援6個NVLink鏈路(NVLink屬於雙向鏈路),單向鏈路的頻寬為25 Git/s,總頻寬為6×25×2=300 Git/s。
處理器與記憶體配比約為1:4。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟、SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn6v包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 雲端硬碟基礎IOPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | NVIDIA V100 * 1 | 16GB * 1 | 2.5 | 80萬 | 無 | 4 | 4 | 10 | 1 |
ecs.gn6v-c8g1.4xlarge | 16 | 64 | NVIDIA V100 * 2 | 16GB * 2 | 5 | 100萬 | 無 | 4 | 8 | 20 | 1 |
ecs.gn6v-c8g1.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA V100 * 4 | 16GB * 4 | 10 | 200萬 | 無 | 8 | 8 | 20 | 1 |
ecs.gn6v-c8g1.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 20 | 250萬 | 無 | 16 | 8 | 20 | 1 |
ecs.gn6v-c10g1.20xlarge | 82 | 336 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 35 | 450萬 | 25萬 | 16 | 8 | 20 | 1 |
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn9g
ebmgn9g正在邀測中,如需使用,請提交工單申請。
規格類型系列介紹:ebmgn9g是阿里雲推出的第9代全功能高性價比GPU裸金屬執行個體。採用最新一代CIPU2.0提供雲端服務能力,搭配高主頻CPU,大容量記憶體和全新Blackwell架構專業顯卡,為自動駕駛/具身智能訓練,大模型推理,影視動漫渲染,元宇宙/雲遊戲服務等各類GPU加速情境提供高性價比的GPU雲端服務能力。
適用情境及產品特色:
自動駕駛/具身智能:
提供256vCPU,CPU全核最高工作於4.2GHz以上,搭配2.3T大容量記憶體,支撐自動駕駛/具身智能訓練中的資料處理業務需求。搜尋推薦:
搭配的Blackwell GPU提供137T高效能TF32算力,平均每張GPU搭配32vCPU和153GB/s記憶體頻寬,為搜尋,廣告業務提供最佳的配置組合。大模型推理:
全新一代GPU提供超越8代的全新算力,顯存頻寬提升至1344GB/s,新支援FP4算力全面提升推理效能和性價比。8張GPU基於PCIe Gen5互聯,頻寬達到128GB/s,多卡並行推理效率大大提升。雲遊戲/渲染/元宇宙:
CPU最高可達5GHz高主頻,是3D建模的頂級選擇,GPU原生支援圖形能力,提供通過專業設計認證的工作站級圖形驅動,支援OpenGL全功能加速,是高端影視動漫開發,CAD設計的最優選擇。
採用最新的CIPU 2.0雲處理器:
第2代CIPU提供更高的雲處理算力,提供更強的eRDMA,VPC,EBS組件算力。裸金屬執行個體可直接存取實體資源,或者需要License綁定硬體等要求的工作負載。支援容器(包括但不限於Docker、Clear Container、Pouch等)。
計算:
採用全新Blackwell架構專業顯卡:
支援OpenGL 專業級圖形處理功能
支援RTX、TensorRT等常用加速功能,全新升級支援FP4和PCIe Gen5互聯。
採用PCIe Switch互聯,相比直連CPU方案,其NCCL效能提升36%,多卡分區大模型推理時,效能最大提升9%。
GPU主要參數:
GPU架構
GPU顯存
計算效能
視頻編解碼能力
卡間互聯
加速APIs
Blackwell
容量:48 GB
頻寬:1344GB/s
TF32: 126 TFLOPS
FP32: 52 TFLOPS
FP16/BF16: 266 TFLOPS
FP8/INT8: 533 TFLOPS
FP4: 970 TFLOPS
RT core: 196 TFLOPS
3 * Video Encoder
3 * Video Decoder
PCIe Gen5 x16: 128GB/s
支援P2P
支援DX12、
OpenGL4.6、Vulkan1.3、CUDA12.8、Open CL3.0、DirectCompute
處理器:3.3GHz-5GHz主頻的 AMD Turin-C 處理器(SPR),全核最高可達4.2GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,3000萬PPS網路收發包能力。
支援ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC網路下實現RDMA直通加速互聯,將頻寬提升至360 Gbit/s,可用於自動駕駛,具身智能,CV和傳統模型的訓練業務。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
ebmgn9g包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列(主網卡/輔助網卡) | 彈性網卡 | 最大掛載資料盤數 | 雲端硬碟最大頻寬(GB/s) |
ecs.ebmgn9g.64xlarge | 256 | 2304 | 48GB * 8 | 360(180 * 2) | 3000萬 | 30 | 30 | 64/16 | 38 | 33 | 8 |
ebmgn9g執行個體規格所使用的鏡像啟動模式必須為UEFI模式。如果您需要使用自訂鏡像,請確保該自訂鏡像支援UEFI啟動模式,並且鏡像的啟動模式屬性已設定為UEFI模式。具體操作,請參見執行個體啟動模式。
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn9ge
ebmgn9ge正在邀測中,如需使用,請提交工單申請。
規格類型系列介紹:ebmgn9ge是阿里雲推出的第9代全功能高性價比GPU裸金屬執行個體。採用最新一代CIPU2.0提供雲端服務能力,搭配高主頻CPU,大容量記憶體和全新Blackwell架構專業顯卡,為自動駕駛/具身智能訓練,大模型推理,影視動漫渲染,元宇宙/雲遊戲服務等各類GPU加速情境提供高性價比的GPU雲端服務能力。
適用情境及產品特色:
自動駕駛/具身智能:
提供256vCPU,CPU全核最高工作於4.2GHz以上,搭配2.3T大容量記憶體,支撐自動駕駛/具身智能訓練中的資料處理業務需求。搜尋推薦:
搭配的Blackwell GPU提供137T高效能TF32算力,平均每張GPU搭配32vCPU和153GB/s記憶體頻寬,為搜尋,廣告業務提供最佳的配置組合。大模型推理:
ebmgn9ge專為大語言模型提供單卡72G大顯存算力,同時顯存頻寬達到1344GB/s,為LLM情境提供高效能推理算力,配合全新FP4計算架構,和128GB/s的第5代PCIe頻寬,可以支援8卡並行671B以上的大模型推理。
雲遊戲/渲染/元宇宙:
CPU最高可達5GHz高主頻,是3D建模的頂級選擇,GPU原生支援圖形能力,提供通過專業設計認證的工作站級圖形驅動,支援OpenGL全功能加速,是高端影視動漫開發,CAD設計的最優選擇。
採用最新的CIPU 2.0雲處理器:
第2代CIPU提供更高的雲處理算力,提供更強的eRDMA、VPC、EBS組件算力。裸金屬執行個體可直接存取實體資源,或者需要License綁定硬體等要求的工作負載。支援容器(包括但不限於Docker、Clear Container、Pouch等)。
計算:
採用全新Blackwell架構專業顯卡:
支援OpenGL 專業級圖形處理功能
支援RTX、TensorRT等常用加速功能,全新升級支援FP4和PCIe Gen5互聯。
採用PCIe Switch互聯,相比直連CPU方案,其NCCL效能提升36%,多卡分區大模型推理時,效能最大提升9%。
GPU主要參數:
GPU架構
GPU顯存
計算效能
視頻編解碼能力
卡間互聯
加速APIs
Blackwell
容量:72 GB
頻寬:1344GB/s
TF32: 126 TFLOPS
FP32: 52 TFLOPS
FP16/BF16: 266 TFLOPS
FP8/INT8: 533 TFLOPS
FP4: 970 TFLOPS
RT core: 196 TFLOPS
3 * Video Encoder
3 * Video Decoder
PCIe Gen5 x16: 128GB/s
支援P2P
支援DX12、
OpenGL4.6、Vulkan1.3、CUDA12.8、Open CL3.0、DirectCompute
處理器:3.3GHz-5GHz主頻的 AMD Turin-C 處理器(SPR),全核最高可達4.2GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,3000萬PPS網路收發包能力。
支援ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC網路下實現RDMA直通加速互聯,將頻寬提升至360 Gbit/s,可用於自動駕駛,具身智能,CV和傳統模型的訓練業務。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
ebmgn9ge包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列(主網卡/輔助網卡) | 彈性網卡 | 最大掛載資料盤數 | 雲端硬碟最大頻寬(GB/s) |
ecs.ebmgn9ge.64xlarge | 256 | 2304 | 72GB * 8 | 360(180 * 2) | 3000萬 | 30 | 30 | 64/16 | 38 | 33 | 8 |
ebmgn9ge執行個體規格所使用的鏡像啟動模式必須為UEFI模式。如果您需要使用自訂鏡像,請確保該自訂鏡像支援UEFI啟動模式,並且鏡像的啟動模式屬性已設定為UEFI模式。具體操作,請參見執行個體啟動模式。
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn9gc
ebmgn9gc正在邀測中,如需使用,請提交工單申請。
規格類型系列介紹:ebmgn9gc是阿里雲推出的第9代全功能高性價比GPU裸金屬執行個體。採用最新一代CIPU2.0提供雲端服務能力,搭配高主頻CPU,大容量記憶體和全新Blackwell架構專業顯卡,為自動駕駛/具身智能訓練,大模型推理,影視動漫渲染,元宇宙/雲遊戲服務等各類GPU加速情境提供高性價比的GPU雲端服務能力。
適用情境及產品特色:
自動駕駛/具身智能:
提供256vCPU,CPU全核最高工作於4.2GHz以上,搭配2.3T大容量記憶體,支撐自動駕駛/具身智能訓練中的資料處理業務需求。搜尋推薦:
搭配的Blackwell GPU提供137T高效能TF32算力,平均每張GPU搭配32vCPU和153GB/s記憶體頻寬,為搜尋,廣告業務提供最佳的配置組合。大模型推理:
ebmgn9gc專為大語言模型提供單卡72G大顯存算力,同時顯存頻寬達到1344GB/s,為LLM情境提供高效能推理算力,配合全新FP4計算架構,和128GB/s的第5代PCIe頻寬,可以支援8卡並行671B以上的大模型推理。
雲遊戲/渲染/元宇宙:
CPU最高可達5GHz高主頻,是3D建模的頂級選擇,GPU原生支援圖形能力,提供通過專業設計認證的工作站級圖形驅動,支援OpenGL全功能加速,是高端影視動漫開發,CAD設計的最優選擇。
採用最新的CIPU 2.0雲處理器:
第2代CIPU提供更高的雲處理算力,提供更強的eRDMA、VPC、EBS組件算力。裸金屬執行個體可直接存取實體資源,或者需要License綁定硬體等要求的工作負載。支援容器(包括但不限於Docker、Clear Container、Pouch等)。
計算:
採用全新Blackwell架構專業顯卡:
支援OpenGL 專業級圖形處理功能
支援RTX、TensorRT等常用加速功能,全新升級支援FP4和PCIe Gen5互聯。
採用PCIe Switch互聯,相比直連CPU方案,其NCCL效能提升36%,多卡分區大模型推理時,效能最大提升9%。
GPU主要參數:
GPU架構
GPU顯存
計算效能
視頻編解碼能力
卡間互聯
加速APIs
Blackwell
容量:72 GB
頻寬:1344GB/s
TF32: 126 TFLOPS
FP32: 52 TFLOPS
FP16/BF16: 266 TFLOPS
FP8/INT8: 533 TFLOPS
FP4: 970 TFLOPS
RT core: 196 TFLOPS
3 * Video Encoder
3 * Video Decoder
PCIe Gen5 x16: 128GB/s
支援P2P
支援DX12、
OpenGL4.6、Vulkan1.3、CUDA12.8、Open CL3.0、DirectCompute
處理器:3.3GHz-5GHz主頻的 AMD Turin-C 處理器(SPR),全核最高可達4.2GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,3000萬PPS網路收發包能力。
支援ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC網路下實現RDMA直通加速互聯,將頻寬提升至360 Gbit/s,可用於自動駕駛,具身智能,CV和傳統模型的訓練業務。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
ebmgn9gc包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列(主網卡/輔助網卡) | 彈性網卡 | 最大掛載資料盤數 | 雲端硬碟最大頻寬(GB/s) |
ecs.ebmgn9gc.64xlarge | 256 | 1536 | 72GB * 8 | 360(180 * 2) | 3000萬 | 30 | 30 | 64/16 | 38 | 33 | 8 |
ebmgn9gc執行個體規格所使用的鏡像啟動模式必須為UEFI模式。如果您需要使用自訂鏡像,請確保該自訂鏡像支援UEFI啟動模式,並且鏡像的啟動模式屬性已設定為UEFI模式。具體操作,請參見執行個體啟動模式。
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn9gc
ebmgn9gc正在邀測中,如需使用,請提交工單申請。
規格類型系列介紹:ebmgn9gc是阿里雲推出的第9代全功能高性價比GPU裸金屬執行個體。採用最新一代CIPU2.0提供雲端服務能力,搭配高主頻CPU,大容量記憶體和全新Blackwell架構專業顯卡,為自動駕駛/具身智能訓練,大模型推理,影視動漫渲染,元宇宙/雲遊戲服務等各類GPU加速情境提供高性價比的GPU雲端服務能力。
適用情境及產品特色:
自動駕駛/具身智能:
提供256vCPU,CPU全核最高工作於4.2GHz以上,搭配2.3T大容量記憶體,支撐自動駕駛/具身智能訓練中的資料處理業務需求。搜尋推薦:
搭配的Blackwell GPU提供137T高效能TF32算力,平均每張GPU搭配32vCPU和153GB/s記憶體頻寬,為搜尋,廣告業務提供最佳的配置組合。大模型推理:
ebmgn9gc專為大語言模型提供單卡72G大顯存算力,同時顯存頻寬達到1344GB/s,為LLM情境提供高效能推理算力,配合全新FP4計算架構,和128GB/s的第5代PCIe頻寬,可以支援8卡並行671B以上的大模型推理。
雲遊戲/渲染/元宇宙:
CPU最高可達5GHz高主頻,是3D建模的頂級選擇,GPU原生支援圖形能力,提供通過專業設計認證的工作站級圖形驅動,支援OpenGL全功能加速,是高端影視動漫開發,CAD設計的最優選擇。
採用最新的CIPU 2.0雲處理器:
第2代CIPU提供更高的雲處理算力,提供更強的eRDMA、VPC、EBS組件算力。裸金屬執行個體可直接存取實體資源,或者需要License綁定硬體等要求的工作負載。支援容器(包括但不限於Docker、Clear Container、Pouch等)。
計算:
採用全新Blackwell架構專業顯卡:
支援OpenGL 專業級圖形處理功能
支援RTX、TensorRT等常用加速功能,全新升級支援FP4和PCIe Gen5互聯。
採用PCIe Switch互聯,相比直連CPU方案,其NCCL效能提升36%,多卡分區大模型推理時,效能最大提升9%。
GPU主要參數:
GPU架構
GPU顯存
計算效能
視頻編解碼能力
卡間互聯
加速APIs
Blackwell
容量:72 GB
頻寬:1344GB/s
TF32: 126 TFLOPS
FP32: 52 TFLOPS
FP16/BF16: 266 TFLOPS
FP8/INT8: 533 TFLOPS
FP4: 970 TFLOPS
RT core: 196 TFLOPS
3 * Video Encoder
3 * Video Decoder
PCIe Gen5 x16: 128GB/s
支援P2P
支援DX12、
OpenGL4.6、Vulkan1.3、CUDA12.8、Open CL3.0、DirectCompute
處理器:3.3GHz-5GHz主頻的 AMD Turin-C 處理器(SPR),全核最高可達4.2GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,3000萬PPS網路收發包能力。
支援ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC網路下實現RDMA直通加速互聯,將頻寬提升至360 Gbit/s,可用於自動駕駛,具身智能,CV和傳統模型的訓練業務。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
ebmgn9gc包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列(主網卡/輔助網卡) | 彈性網卡 | 最大掛載資料盤數 | 雲端硬碟最大頻寬(GB/s) |
ecs.ebmgn9gc.64xlarge | 256 | 1536 | 72GB * 8 | 360(180 * 2) | 3000萬 | 30 | 30 | 64/16 | 38 | 33 | 8 |
ebmgn9gc執行個體規格所使用的鏡像啟動模式必須為UEFI模式。如果您需要使用自訂鏡像,請確保該自訂鏡像支援UEFI啟動模式,並且鏡像的啟動模式屬性已設定為UEFI模式。具體操作,請參見執行個體啟動模式。
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn8v
該執行個體目前僅支援海外等部分地區,如有需求,請聯絡阿里雲銷售人員。
規格類型系列介紹:ebmgn8v是阿里雲為AI模型訓練和超大參數量模型推出的第8代加速運算規格類型系列(彈性裸金屬執行個體規格類型系列),每個執行個體是1台採用了8個GPU卡裸金屬主機。
適用情境:
對於70 B以上的LLM模型,進行多卡並行推理計算時性價比較高。
單個GPU提供39.5 TFLOPS FP32算力,在傳統AI模型訓練和自動駕駛訓練業務中效能突出。
8卡之間支援NVLINK互聯,適用於中小模型訓練情境。
產品特色及定位:
高速&大容量顯存:每個GPU配備了96 GB容量的HBM3顯存,顯存頻寬達到4 TB/s,大幅加快了模型訓練和推理速度。
高卡間頻寬:多GPU卡之間通過900 GB/s NVLINK互聯,多卡訓練和推理的效率遠超過曆代GPU產品。
大模型量化技術:支援FP8算力,對大規模參數訓練和推理過程的算力進行最佳化,大幅提升訓練和推理的計算速度,降低顯存佔用。
計算:
採用最新的CIPU 1.0雲處理器:
具有解耦計算和儲存能力,可以靈活選擇所需儲存資源。相對於第七代GPU執行個體,該執行個體規格的機器間頻寬提升至160 Gbit/s,可以更快地完成資料轉送和處理。
CIPU提供裸金屬能力,相對於傳統虛擬化執行個體,可以支援GPU執行個體之間的P2P通訊。
採用Intel第4代Xeon可擴充處理,提供192個vCPU,全核睿頻可達3.1 GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,3000萬PPS網路收發包能力。
支援ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC網路下實現RDMA直通加速互聯,將頻寬提升至160 Gbit/s,可用於CV和傳統模型的訓練業務。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
ebmgn8v包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列(主網卡&輔助網卡) | 彈性網卡 | 最大掛載資料盤數 | 雲端硬碟最大頻寬(GB/s) |
ecs.ebmgn8v.48xlarge | 192 | 1024 | 96GB*8 | 170(85 * 2) | 3000萬 | 30 | 30 | 64 | 32 | 31 | 6 |
ebmgn8V執行個體規格所使用的鏡像啟動模式必須為UEFI模式。如果您需要使用自訂鏡像,請確保該自訂鏡像支援UEFI啟動模式,並且鏡像的啟動模式屬性已設定為UEFI模式。具體操作,請參見執行個體啟動模式。
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn8ia
該執行個體目前僅支援海外等部分地區,如有需求,請聯絡阿里雲銷售人員。
規格類型系列介紹:ebmgn8ia是阿里雲針對搜尋推薦、模擬和其他GPU計算稀疏類(平均每顆GPU需要配備比較多的vCPU資源)業務的發展推出的第8代加速運算規格類型系列(彈性裸金屬執行個體規格類型系列),採用最新NVIDIA L20 GPU,每個執行個體為一台採用了2顆高主頻CPU和4個GPU計算卡的裸金屬主機。
產品特色及適用情境:
高主頻:該產品配置了2顆AMD EPYC™ Genoa 9T34處理器,每顆處理有64個物理核,整機提供256個vCPU,主頻高達3.4-3.75GHz。大幅提高CPU單核效能,適用於CAD建模,並提升CAE模擬的前期預先處理速度。
稀疏資源配比:平均GPU配置了64 vCPU和384 GiB記憶體,平均每個GPU的記憶體頻寬達到230 GB/s, 適合高I/O吞吐的GPU計算情境,如廣告、搜尋、推薦以及傳統CAE模擬,部分採用CPU渲染的影視製作等。
採用最新的CIPU 1.0雲處理器:
具有解耦計算和儲存能力,可以靈活選擇所需儲存資源。相對於上一代,該執行個體規格的機器間頻寬提升至160 Gbit/s,可以更快地完成資料轉送和處理。
CIPU提供裸金屬能力,相對於傳統虛擬化執行個體,可以支援GPU執行個體之間的PCIe P2P通訊。
計算:
採用全新NVIDIA L20企業級GPU:
支援vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能。
支援FP8精度,提升計算效率。
NVIDIA L20主要參數:
GPU架構
GPU顯存
計算效能
視頻編解碼能力
卡間互聯
NVIDIA Ada Lovelace
容量:48 GB
頻寬:864 GB/s
FP64: N/A
FP32: 59.3 TFLOPS
FP16/BF16: 119 TFLOPS
FP8/INT8: 237 TFLOPS
3 * Video Encoder(+AV1)
3 * Video Decoder
4 * JPEG Decoder
PCIe介面:PCIe Gen4 x16
頻寬:64 GB/s
處理器:3.4 GHz~3.75 GHz的AMD EPYC™ Genoa 9T34處理器。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,3000萬PPS網路收發包能力。
支援ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC網路下實現RDMA直通加速互聯,將頻寬提升至160 Gbit/s,可用於CV和傳統模型的訓練業務。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
ebmgn8ia包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列(主網卡/輔助網卡) | 彈性網卡 | 最大掛載資料盤數 | 雲端硬碟最大頻寬(GB/s) |
ecs.ebmgn8ia.64xlarge | 256 | 1536 | L20 * 4 | 48GB*4 | 160(80 * 2) | 3000萬 | 30 | 30 | 64/16 | 32 | 31 | 6 |
ebmgn8ia執行個體規格所使用的鏡像啟動模式必須為UEFI模式。如果您需要使用自訂鏡像,請確保該自訂鏡像支援UEFI啟動模式,並且鏡像的啟動模式屬性已設定為UEFI模式。具體操作,請參見執行個體啟動模式。
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn8is
該執行個體目前僅支援海外等部分地區,如有需求,請聯絡阿里雲銷售人員。
規格類型系列介紹:ebmgn8is是阿里雲針對近期AI產生業務的發展推出的第8代加速運算規格類型系列(彈性裸金屬執行個體規格類型系列),採用最新NVIDIA L20 GPU,每個執行個體為一台採用了8個GPU計算卡的裸金屬主機。
產品特色及定位:
圖形處理:該產品採用Intel第4代Xeon Scalable高主頻處理器,在3D建模情境,為您提供足夠的CPU算力支撐,使得圖形的渲染和設計更加順暢。
推理任務:採用全新NVIDIA L20,單卡配置48 GB顯存來加速推理任務,支援FP8浮點數格式,搭配ACK容器可靈活支援各類AIGC模型的推理,尤其適用於70 B以下LLM模型的推理任務。
訓練任務:該執行個體提供高性價比的計算能力,FP32計算效能相比7代推理執行個體提升1倍,特別適用於基於FP32開發的CV類模型和其他各類中小模型的訓練。
適用情境:
結合雲市場的GRID鏡像使用GRID圖形驅動,啟動OpenGL和Direct3D圖形能力,提供工作站級圖形處理能力,適用於動漫、影視特效製作和渲染
結合ACK容器化管理能力,更高效、低成本地支撐AIGC圖形產生和LLM大模型推理(最大支援130 B)
其他通用AI識別情境、Image Recognition、語音辨識等
採用最新的CIPU 1.0雲處理器:
具有解耦計算和儲存能力,可以靈活選擇所需儲存資源。相對於上一代,該執行個體規格的機器間頻寬提升至160 Gbit/s,可以更快地完成資料轉送和處理。
CIPU提供裸金屬能力,相對於傳統虛擬化執行個體,可以支援GPU執行個體之間的PCIE P2P通訊。
計算:
採用全新NVIDIA L20企業級GPU:
支援vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能。
採用PCIe Switch互聯,相比直連CPU方案,其NCCL效能提升36%,多卡分區推理大模型時,推理效能最大提升9%。
NVIDIA L20主要參數:
GPU架構
GPU顯存
計算效能
視頻編解碼能力
卡間互聯
NVIDIA Ada Lovelace
容量:48 GB
頻寬:864 GB/s
FP64: N/A
FP32: 59.3 TFLOPS
FP16/BF16: 119 TFLOPS
FP8/INT8: 237 TFLOPS
3 * Video Encoder(+AV1)
3 * Video Decoder
4 * JPEG Decoder
PCIe介面:PCIe Gen4 x16
頻寬:64 GB/s
處理器:3.4 GHz主頻的Intel ® Xeon ®可擴充處理器(SPR),全核睿頻可達3.9 GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援NVMe協議。詳情參見NVMe協議概述。
支援的雲端硬碟類型:彈性臨時盤、ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,3000萬PPS網路收發包能力。
支援ERI(Elastic RDMA Interface),可以在VPC網路下實現RDMA直通加速互聯,將頻寬提升至160 Gbit/s,可用於CV和傳統模型的訓練業務。
說明關於ERI的使用說明,請參見在企業級執行個體上啟用eRDMA。
ebmgn8is包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 | 多隊列(主網卡/輔助網卡) | 彈性網卡 | 最大掛載資料盤數 | 雲端硬碟最大頻寬(GB/s) |
ecs.ebmgn8is.32xlarge | 128 | 1024 | L20 * 8 | 48GB*8 | 160(80 * 2) | 3000萬 | 30 | 30 | 64/16 | 32 | 31 | 6 |
ebmgn8is執行個體規格所使用的鏡像啟動模式必須為UEFI模式。如果您需要使用自訂鏡像,請確保該自訂鏡像支援UEFI啟動模式,並且鏡像的啟動模式屬性已設定為UEFI模式。具體操作,請參見執行個體啟動模式。
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn7e
規格類型系列介紹:ebmgn7e是基於神龍架構,實現軟體定義程式硬體計算,靈活彈性與強悍效能兼備的執行個體規格類型系列。
適用情境:
各類深度學習訓練開發業務。
HPC加速計算和模擬。
重要在使用高通訊負載的AI訓練業務如Transformer等模型時,務必啟用NVLink進行GPU間的資料通訊,否則可能由於PCIe鏈路大規模資料轉送引起非預期的故障,導致資料受損。如不確定您使用的訓練通訊鏈路拓撲,請提交工單由阿里雲技術專家為您提供支援人員。
計算:
處理器:基於Intel ® Xeon ®Scalable計算平台,2.9 GHz主頻,全核睿頻3.5 GHz,支援PCIe 4.0介面。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,2400萬PPS網路收發包能力。
ebmgn7e包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列(主網卡/輔助網卡) | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.ebmgn7e.32xlarge | 128 | 1024 | 80GB * 8 | 64 | 2400萬 | 32/12 | 32 | 10 | 1 |
MIG(Multi-Instance GPU)功能需要您在ebmgn7e執行個體啟動後自行檢查並決定是否開啟或關閉,系統無法保證MIG(Multi-Instance GPU)功能是開啟或關閉狀態。關於MIG(Multi-Instance GPU)的更多資訊,請參見NVIDIA Multi-Instance GPU User Guide。
ebmgn7e執行個體是否支援開啟MIG功能的說明如下所示:
執行個體規格 | 是否支援開啟MIG功能 | 說明 |
ecs.ebmgn7e.32xlarge | 是 | ebmgn7e裸金屬執行個體支援開啟MIG功能。 |
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn7i
規格類型系列介紹:ebmgn7i是基於神龍架構,實現軟體定義程式硬體計算,靈活彈性與強悍效能兼備的執行個體規格類型系列。
適用情境:
配備高效能CPU、記憶體、GPU,可以處理更多並發AI推理任務,適用於Image Recognition、語音辨識、行為識別業務。
支援RTX功能,搭配高主頻CPU,提供高效能的3D圖形虛擬化能力,適用於遠程圖形設計、雲遊戲等高強度圖形處理業務。
支援RTX功能,搭配高網路頻寬和雲端硬碟頻寬,適用於搭建高效能渲染農場。
配備多個GPU,搭配高網路頻寬,適用於小規模深度學習訓練業務。
計算:
採用NVIDIA A10 GPU計算卡:
創新的Ampere架構。
支援vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能。
處理器:2.9 GHz主頻的Intel ® Xeon ®可擴充處理器(Ice Lake),全核睿頻3.5 GHz。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
超高網路效能,2400萬PPS網路收發包能力。
ebmgn7i包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.ebmgn7i.32xlarge | 128 | 768 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 2400萬 | 32 | 32 | 10 | 1 |
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn7
規格類型系列介紹:ebmgn7基於神龍架構,實現軟體定義程式硬體計算,靈活彈性與強悍效能兼備的執行個體規格類型系列。
適用情境:
深度學習,例如映像分類、無人駕駛、語音辨識等人工智慧演算法的訓練應用。
高GPU負載的科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、分子動力學、環境分析等。
計算:
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® Platinum 8269CY(Cascade Lake)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟和ESSD同城冗餘雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與計算規格對應(規格越高網路效能越強)。
ebmgn7包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.ebmgn7.26xlarge | 104 | 768 | 40GB*8 | 30 | 1800萬 | 16 | 15 | 10 | 1 |
MIG(Multi-Instance GPU)功能需要您在ebmgn7執行個體啟動後自己檢查並決定是否開啟或關閉,系統無法保證MIG(Multi-Instance GPU)功能是開啟還是關閉狀態。關於MIG(Multi-Instance GPU)的更多資訊,請參見NVIDIA Multi-Instance GPU User Guide。
ebmgn7執行個體是否支援開啟MIG功能的說明如下所示:
執行個體規格 | 是否支援開啟MIG功能 | 說明 |
ecs.ebmgn7.26xlarge | 是 | ebmgn7裸金屬執行個體支援開啟MIG功能。 |
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn6e
規格類型系列介紹:
ebmgn6e是基於神龍架構,實現軟體定義程式硬體計算,靈活彈性與強悍效能兼備的執行個體規格類型系列。
採用NVIDIA V100(32 GB NVLink) GPU計算卡。
GPU加速器為V100(SXM2封裝) ,特點如下:
創新的Volta架構。
單GPU顯存32 GB HBM2(GPU顯存頻寬900 GB/s)。
單GPU 5120個CUDA Cores。
單GPU 640個Tensor Cores。
單GPU支援6個NVLink鏈路(NVLink屬於雙向鏈路),單向鏈路的頻寬為25 GB/s,總頻寬為6×25×2=300 GB/s。
適用情境:
深度學習,例如映像分類、無人駕駛、語音辨識等人工智慧演算法的訓練以及推理應用。
科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、分子動力學、環境分析等。
計算:
處理器與記憶體配比為1:8。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟、ESSD同城冗餘雲端硬碟、SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與計算規格對應(規格越高網路效能越強)。
ebmgn6e包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.ebmgn6e.24xlarge | 96 | 768 | NVIDIA V100 * 8 | 32GB * 8 | 32 | 480萬 | 16 | 15 | 10 | 1 |
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn6v
規格類型系列介紹:
ebmgn6v是基於神龍架構,實現軟體定義程式硬體計算,靈活彈性與強悍效能兼備的執行個體規格類型系列。
採用NVIDIA V100 GPU計算卡
GPU加速器為V100(SXM2封裝) ,特點如下:
創新的Volta架構
單GPU顯存16 GB HBM2(GPU顯存頻寬900 GB/s)
單GPU 5120個CUDA Cores
單GPU 640個Tensor Cores
單GPU支援6個NVLink鏈路(NVLink屬於雙向鏈路),單向鏈路的頻寬為25 GB/s,總頻寬為6×25×2=300 GB/s
適用情境:
深度學習,例如映像分類、無人駕駛、語音辨識等人工智慧演算法的訓練以及推理應用
科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、分子動力學、環境分析等。
計算:
處理器與記憶體配比為1:4。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟、ESSD同城冗餘雲端硬碟、SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與計算規格對應(規格越高網路效能越強)。
ebmgn6v包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.ebmgn6v.24xlarge | 96 | 384 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 30 | 450萬 | 8 | 32 | 10 | 1 |
GPU計算型ECS Bare Metal Instance執行個體規格類型系列ebmgn6i
規格類型系列介紹:
ebmgn6i是基於神龍架構,實現軟體定義程式硬體計算,靈活彈性與強悍效能兼備的執行個體規格類型系列。
GPU加速器為T4 ,特點如下:
創新的Turing架構
單GPU顯存16 GB(GPU顯存頻寬320 GB/s)
單GPU 2560個CUDA Cores
單GPU多達320個Turing Tensor Cores
可變精度Tensor Cores支援65 TFLOPS FP16、130 INT8 TOPS以及260 INT4 TOPS
適用情境:
AI(DL/ML)推理,適合電腦視覺、語音辨識、語音合成、NLP、機器翻譯、推薦系統。
雲遊戲雲端即時渲染。
AR/VR的雲端即時渲染。
重載圖形計算或圖形工作站。
GPU加速資料庫。
高效能運算。
計算:
處理器與記憶體配比為1:4。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:ESSD雲端硬碟、ESSD AutoPL雲端硬碟、ESSD同城冗餘雲端硬碟、SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。更多雲端硬碟資訊,請參見Block Storage概述。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與計算規格對應(規格越高網路效能越強)。
ebmgn6i包括的執行個體規格及指標資料如下表所示。
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.ebmgn6i.24xlarge | 96 | 384 | NVIDIA T4 * 4 | 16GB * 4 | 30 | 450萬 | 8 | 32 | 10 | 1 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn5i
適用情境: 深度學習推理、多媒體編解碼等伺服器端GPU計算工作負載。
計算:
採用NVIDIA P4 GPU卡。
處理器與記憶體配比為1:4。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4(Broadwell)。
儲存:
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。
網路:
支援IPv4、IPv6。關於IPv6通訊,參見IPv6通訊。
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn5i包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 | 單網卡IPv6地址數 |
ecs.gn5i-c2g1.large | 2 | 8 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 1 | 10萬 | 2 | 2 | 6 | 1 |
ecs.gn5i-c4g1.xlarge | 4 | 16 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 1.5 | 20萬 | 2 | 3 | 10 | 1 |
ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 2 | 40萬 | 4 | 4 | 10 | 1 |
ecs.gn5i-c16g1.4xlarge | 16 | 64 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 3 | 80萬 | 4 | 8 | 20 | 1 |
ecs.gn5i-c16g1.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA P4 * 2 | 8GB * 2 | 6 | 120萬 | 8 | 8 | 20 | 1 |
ecs.gn5i-c28g1.14xlarge | 56 | 224 | NVIDIA P4 * 2 | 8GB * 2 | 10 | 200萬 | 14 | 8 | 20 | 1 |
GPU計算型執行個體規格類型系列gn5
適用情境:
深度學習。
科學計算,例如計算流體動力學、計算金融學、基因體學研究、環境分析。
高效能運算、渲染、多媒體編解碼及其他伺服器端GPU計算工作負載。
計算:
採用NVIDIA P100 GPU卡。
多種處理器與記憶體配比。
處理器:2.5 GHz主頻的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4(Broadwell)。
儲存:
配備高效能NVMe SSD本地碟。
I/O最佳化執行個體。
支援的雲端硬碟類型:SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟。
網路:
僅支援IPv4
執行個體網路效能與執行個體規格對應,規格越高網路效能越強。
gn5包括的執行個體規格及指標資料如下表所示:
執行個體規格 | vCPU | 記憶體(GiB) | GPU | GPU顯存 | 本機存放區(GiB) | 網路基礎頻寬(Gbit/s) | 網路收發包PPS | 多隊列 | 彈性網卡 | 單網卡私人IPv4地址數 |
ecs.gn5-c4g1.xlarge | 4 | 30 | NVIDIA P100 * 1 | 16GB * 1 | 440 | 3 | 30萬 | 1 | 3 | 10 |
ecs.gn5-c8g1.2xlarge | 8 | 60 | NVIDIA P100 * 1 | 16GB * 1 | 440 | 3 | 40萬 | 1 | 4 | 10 |
ecs.gn5-c4g1.2xlarge | 8 | 60 | NVIDIA P100 * 2 | 16GB * 2 | 880 | 5 | 100萬 | 4 | 4 | 10 |
ecs.gn5-c8g1.4xlarge | 16 | 120 | NVIDIA P100 * 2 | 16GB * 2 | 880 | 5 | 100萬 | 4 | 8 | 20 |
ecs.gn5-c28g1.7xlarge | 28 | 112 | NVIDIA P100 * 1 | 16GB * 1 | 440 | 5 | 225萬 | 7 | 8 | 10 |
ecs.gn5-c8g1.8xlarge | 32 | 240 | NVIDIA P100 * 4 | 16GB * 4 | 1760 | 10 | 200萬 | 8 | 8 | 20 |
ecs.gn5-c28g1.14xlarge | 56 | 224 | NVIDIA P100 * 2 | 16GB * 2 | 880 | 10 | 450萬 | 14 | 8 | 20 |
ecs.gn5-c8g1.14xlarge | 54 | 480 | NVIDIA P100 * 8 | 16GB * 8 | 3520 | 25 | 400萬 | 14 | 8 | 10 |