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Elastic GPU Service:GPU虛擬化型

更新時間:Jun 30, 2024

GPU虛擬化型執行個體具有高效能圖形處理和GPU加速計算能力,適用於圖形加速/渲染情境或通用計算業務情境。本文介紹為您介紹Elastic Compute Service GPU虛擬化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。

GPU虛擬化型執行個體規格類型系列sgn7i-vws(共用CPU)

sgn7i-vws的特點如下:

  • 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,可以更快地儲存資料和載入模型。

  • 執行個體的CPU和網路資源採用共用模式提供,最大化利用底層資源。記憶體和GPU顯存採用獨享模式提供,為您提供資料隔離和效能保障。

    說明

    如果您需要獨享的CPU資源,請選擇vgn7i-vws。

  • 已包含NVIDIA GRID vWS的軟體License,可以為各類專業CAD軟體提供認證過的圖形加速驅動能力,滿足專業級圖形設計的需求,也可以作為輕量級GPU計算型執行個體使用,降低小規模AI推理過程的使用成本。

  • 計算:

    • 採用NVIDIA A10 GPU卡

      • 創新的Ampere架構

      • 支援vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能,提供多種業務支撐

    • 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

    • 僅支援ESSD雲端硬碟和ESSD AutoPL雲端硬碟

  • 網路:

    • 支援IPv6

    • 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)

  • 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。

    • 使用Ice Lake處理器,在影視動漫製作、雲遊戲、機械設計等領域進行3D建模時,效果更加出色。

sgn7i-vws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

網路頻寬基礎/突發(Gbit/s)

網路收發包PPS

多隊列

彈性網卡

ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge

4

15.5

NVIDIA A10 * 1/12

24GB * 1/12

1.5/5

50萬

4

2

ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge

8

31

NVIDIA A10 * 1/6

24GB * 1/6

2.5/10

100萬

4

4

ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge

16

62

NVIDIA A10 * 1/3

24GB * 1/3

5/20

200萬

8

4

ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge

4

8

NVIDIA A10 * 1/12

24GB * 1/12

1.5/5

50萬

4

2

ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge

8

16

NVIDIA A10 * 1/6

24GB * 1/6

2.5/10

100萬

4

4

ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge

16

32

NVIDIA A10 * 1/3

24GB * 1/3

5/20

200萬

8

4

說明
  • 上表中的GPU列對應的指標包括GPU卡型號和GPU分區資訊。其中,GPU分區表示1塊GPU分成多片,每個執行個體上使用1片。例如:

    NVIDIA A10 * 1/12中的NVIDIA A10表示GPU卡型號;1/12表示GPU分區,即1塊GPU分成12片,每個執行個體上使用1片。

  • 您可以前往ECS執行個體可購買地區,查看執行個體在各地區的可購情況。

  • 指標的含義請參見執行個體規格類型系列。由於業務情境的不同,網路收發包PPS會存在明顯差異。因此,我們建議您進行業務壓測以瞭解執行個體的效能表現,以便選擇合適的執行個體規格。

GPU虛擬化型執行個體規格類型系列vgn7i-vws

vgn7i-vws的特點如下:

  • 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,可以更快地儲存資料和載入模型。

  • 已包含NVIDIA GRID vWS的軟體License,可以為各類專業CAD軟體提供認證過的圖形加速驅動能力,滿足專業級圖形設計的需求,也可以作為輕量級GPU計算型執行個體使用,降低小規模AI推理過程的使用成本。

  • 計算:

    • 採用NVIDIA A10 GPU卡

      • 創新的Ampere架構

      • 支援vGPU、RTX、TensorRT等常用加速功能,提供多種業務支撐

    • 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

    • 僅支援ESSD雲端硬碟和ESSD AutoPL雲端硬碟

  • 網路:

    • 支援IPv6

    • 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)

  • 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。

    • 使用Ice Lake處理器,在影視動漫製作、雲遊戲、機械設計等領域進行3D建模時,效果更加出色。

vgn7i-vws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

ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge

4

30

NVIDIA A10 * 1/6

24GB * 1/6

3

100萬

4

4

ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge

10

62

NVIDIA A10 * 1/3

24GB * 1/3

5

200萬

8

6

ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge

14

93

NVIDIA A10 * 1/2

24GB * 1/2

8

300萬

8

6

ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge

30

186

NVIDIA A10 * 1

24GB * 1

16

600萬

12

8

說明
  • 上表中的GPU列對應的指標包括GPU卡型號和GPU分區資訊。其中,GPU分區表示1塊GPU分成多片,每個執行個體上使用1片。例如:

    NVIDIA A10 * 1/6中的NVIDIA A10表示GPU卡型號;1/6表示GPU的分區,即1塊GPU分成6片,每個執行個體上使用1片。

  • 您可以前往ECS執行個體可購買地區,查看執行個體在各地區的可購情況。

  • 指標的含義請參見執行個體規格類型系列。由於業務情境的不同,網路收發包PPS會存在明顯差異。因此,我們建議您進行業務壓測以瞭解執行個體的效能表現,以便選擇合適的執行個體規格。

GPU虛擬化型執行個體規格類型系列vgn6i-vws

vgn6i-vws的特點如下:

  • 由於GRID驅動的升級,阿里雲對原vgn6i規格類型系列進行了升級,新規格類型系列為vgn6i-vws。新規格類型系列採用最新的GRID驅動,並贈送了GRID vws授權。請提交工單申請已預裝GRID驅動的免費鏡像。

  • 如果需要使用其他公用鏡像或自訂鏡像,由於這些鏡像中未包含GRID驅動,請提交工單申請GRID驅動檔案單獨安裝,阿里雲不對GRID驅動額外收取License費用。

  • 計算:

    • 採用NVIDIA T4 GPU計算加速器

    • 執行個體包含分區虛擬化後的虛擬GPU

      • 計算能力支援NVIDIA Tesla T4的1/4和1/2

      • GPU顯存支援4 GB和8 GB

    • 處理器與記憶體配比約為1:5

    • 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

    • 僅支援SSD雲端硬碟和高效雲端硬碟

  • 網路:

    • 支援IPv6

    • 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)

  • 適用情境:

    • 雲遊戲的雲端即時渲染

    • AR和VR的雲端即時渲染

    • AI(DL和ML)推理,適合彈性部署含有AI推理計算應用的互連網業務

    • 深度學習的教學練習環境

    • 深度學習的模型實驗環境

vgn6i-vws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

ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge

4

23

NVIDIA T4 * 1/4

16GB * 1/4

2

50萬

4/2

3

10

ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge

10

46

NVIDIA T4 * 1/2

16GB * 1/2

4

80萬

8/2

4

10

ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge

20

92

NVIDIA T4 * 1

16GB * 1

7.5

120萬

6

4

10

說明
  • 上表中的GPU列對應的指標包括GPU卡型號和GPU分區資訊。其中,GPU分區表示1塊GPU分成多片,每個執行個體上使用1片。例如:

    NVIDIA T4 * 1/4中的NVIDIA T4表示GPU卡型號;1/4表示GPU的分區,即1塊GPU分成4片,每個執行個體上使用1片。

  • 您可以前往ECS執行個體可購買地區,查看執行個體在各地區的可購情況。

  • 指標的含義請參見執行個體規格類型系列。由於業務情境的不同,網路收發包PPS會存在明顯差異。因此,我們建議您進行業務壓測以瞭解執行個體的效能表現,以便選擇合適的執行個體規格。