云容器引擎 CCE-节点规格:GPU加速型
GPU加速型
GPU加速型云服务器(GPU Accelerated Cloud Server,GA CS )能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。
GPU加速型云服务器包括G系列和P系列两类。其中:
- G系列:图形加速型弹性云服务器,适合于3D动画渲染、CAD等。
- P系列:计算加速型或推理加速型弹性云服务器,适合于深度学习、科学计算、CAE等。
类别 |
实例 |
GPU显卡 |
单卡Cuda Core数量 |
单卡GPU性能 |
使用场景 |
支持集群类型 |
---|---|---|---|---|---|---|
图形加速型 |
G6 |
NVIDIA T4(GPU直通) |
2560 |
|
云桌面 、图像渲染、3D可视化、重载图形设计。 |
CCE Standard集群 |
图形加速型 |
G5 |
NVIDIA V100(GPU直通) |
5120 |
|
云桌面、图像渲染、3D可视化、重载图形设计。 |
CCE Standard集群 |
计算加速型 |
P2s |
NVIDIA V100 |
5120 |
|
AI深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学。 |
CCE Standard集群 |
计算加速型 |
P2v |
NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) |
5120 |
|
机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 |
CCE Standard集群 |
推理加速型 |
Pi2 |
NVIDIA T4(GPU直通) |
2560 |
|
机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 |
CCE Standard集群 |
推理加速型 |
Pi1 |
NVIDIA P4(GPU直通) |
2560 |
5.5TFLOPS 单精度浮点计算 |
机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 |
CCE Standard集群 |
规格名称 |
vCPU |
内存 (GiB) |
最大带宽/基准带宽(Gbps) |
最大收发包能力 (万PPS) |
网卡多队列数 |
网卡个数上限 |
GPU |
显存 (GiB) |
虚拟化类型 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
g6.xlarge.4 |
4 |
16 |
6/2 |
200 |
8 |
8 |
1 × T4 |
16 |
KVM |
g6.4xlarge.4 |
16 |
64 |
15/8 |
200 |
8 |
8 |
1 × T4 |
16 |
KVM |
g6.6xlarge.4 |
24 |
96 |
25/15 |
200 |
8 |
8 |
1 × T4 |
16 |
KVM |
g6.9xlarge.7 |
36 |
252 |
25/15 |
200 |
16 |
8 |
1 × T4 |
16 |
KVM |
g6.18xlarge.7 |
72 |
504 |
30/30 |
400 |
32 |
16 |
2 × T4 |
32 |
KVM |
规格名称 |
vCPU |
内存 (GiB) |
最大带宽/基准带宽 (Gbps) |
最大收发包能力 (万PPS) |
网卡多队列数 |
GPU |
显存 (GiB) |
虚拟化类型 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
g5.8xlarge.4 |
32 |
128 |
25/15 |
200 |
16 |
1 × V100 |
16 |
KVM |
规格名称 |
vCPU |
内存 (GiB) |
最大带宽/基准带宽(Gbps) |
最大收发包能力(万PPS) |
网卡多队列数 |
网卡个数上限 |
GPU |
GPU连接技术 |
显存(GiB) |
虚拟化类型 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
p2s.2xlarge.8 |
8 |
64 |
10/4 |
50 |
4 |
4 |
1 × V100 |
PCIe Gen3 |
1 × 32GiB |
KVM |
p2s.4xlarge.8 |
16 |
128 |
15/8 |
100 |
8 |
8 |
2 × V100 |
PCIe Gen3 |
2 × 32GiB |
KVM |
p2s.8xlarge.8 |
32 |
256 |
25/15 |
200 |
16 |
8 |
4 × V100 |
PCIe Gen3 |
4 × 32GiB |
KVM |
p2s.16xlarge.8 |
64 |
512 |
30/30 |
400 |
32 |
8 |
8 × V100 |
PCIe Gen3 |
8 × 32GiB |
KVM |
规格名称 |
vCPU |
内存 (GiB) |
最大带宽/基准带宽(Gbps) |
最大收发包能力(万PPS) |
网卡多队列数 |
网卡个数上限 |
GPU |
GPU连接技术 |
显存 (GiB) |
虚拟化类型 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
p2v.2xlarge.8 |
8 |
64 |
10/4 |
50 |
4 |
4 |
1 × V100 |
- |
1 × 16GiB |
KVM |
p2v.4xlarge.8 |
16 |
128 |
15/8 |
100 |
8 |
8 |
2 × V100 |
NVLink |
2 × 16GiB |
KVM |
p2v.8xlarge.8 |
32 |
256 |
25/15 |
200 |
16 |
8 |
4 × V100 |
NVLink |
4 × 16GiB |
KVM |
p2v.16xlarge.8 |
64 |
512 |
30/30 |
400 |
32 |
8 |
8 × V100 |
NVLink |
8 × 16GiB |
KVM |
规格名称 |
vCPU |
内存 (GiB) |
最大带宽/基准带宽(Gbps) |
最大收发包能力 (万PPS) |
网卡多队列数 |
网卡个数上限 |
GPU |
显存 (GiB) |
本地盘 |
虚拟化类型 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
pi2.2xlarge.4 |
8 |
32 |
10/4 |
50 |
4 |
4 |
1 × T4 |
1 × 16 |
- |
KVM |
pi2.4xlarge.4 |
16 |
64 |
15/8 |
100 |
8 |
8 |
2 × T4 |
2 × 16 |
- |
KVM |
pi2.8xlarge.4 |
32 |
128 |
25/15 |
200 |
16 |
8 |
4 × T4 |
4 × 16 |
- |
KVM |
规格名称 |
vCPU |
内存 (GiB) |
最大带宽/基准带宽 (Gbps) |
最大收发包能力 (万PPS) |
网卡多队列数 |
GPU |
显存 (GiB) |
本地盘 |
虚拟化类型 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
pi1.2xlarge.4 |
8 |
32 |
5/1.6 |
40 |
2 |
1 × P4 |
1 × 8GiB |
- |
KVM |
pi1.4xlarge.4 |
16 |
64 |
8/3.2 |
70 |
4 |
2 × P4 |
2 × 8GiB |
- |
KVM |
pi1.8xlarge.4 |
32 |
128 |
10/6.5 |
140 |
8 |
4 × P4 |
4 × 8GiB |
- |
KVM |