腾讯云GPU服务器NVIDIA和AMD系列GPU实例规格清单
腾讯云GPU服务器分为NVIDIA GPU和AMD GPU系列,NVIDIA Tesla系列GPU包括前一代M40、当前主流的P4/P40以及最新一代的V100,AMD GPU采用AMD FirePro S7150,txybk.com来详细说下腾讯云GPU服务器NVIDIA和AMD系列GPU实例规格清单:
腾讯云GPU服务器NVIDIA和AMD系列
腾讯云GPU服务器分为NVIDIA系列,NVIDIA GPU如Tesla T4、Tesla P40、Tesla A100和Tesla V100,GPU实例规格GT4、GN10X、GN8、GN7、GN6S、GN7vw等规格。
腾讯云GPU服务器分为AMD GPU系列采用AMD FirePro S7150,GPU实例如GA2。
AMD GPU系列实例
腾讯云AMD GPU系列云服务器采用AMD FirePro S7150,提供出色的图形处理能力,是远程桌面、3D渲染、云游戏等应用场景的首选。目前可选AMD GPU实例规格为GA2,GA2适用于图形图像处理(3D 渲染)应用场景,如非线性编辑、云游戏、图形工作站及云桌面使用场景。
腾讯云GPU云服务器GA2实例目前只有一款GA2.LARGE12, 6核12G,GPU采用AMD FirePro S7150,CPU基于高频 Intel Xeon E5-2680 (Broadwell) 。
NVIDIA GPU系列实例
腾讯云GPU云服务器NVIDIA系列分为计算型和渲染型两类:计算型适用于通用GPU计算场景,如深度学习、科学计算、CAE等;渲染型适用于3D渲染、视频编解码、CAD等使用场景。
NVIDIA系列GPU云服务器实例规格及GPU类型如下表所示:
类型 | 实例 | GPU类型 | 可用镜像 | 可用区域 |
---|---|---|---|---|
计算型 | GT4 | Tesla A100 NVLink 40G |
CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 16.04 及以上 Windows Server 2016 及以上 |
广州、上海、北京 |
GN10X GN10Xp |
Tesla V100 NVLink 32G |
CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 14.04 及以上 Windows Server 2012 及以上 |
GN10X:广州、上海、南京、北京、成都、重庆、新加坡、硅谷、法兰克福、孟买 GN10Xp:广州、上海、南京、北京、成都、重庆、香港、法兰克福 |
|
GN8 | Tesla P40 | CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 14.04 及以上 Windows Server 2012 及以上 |
广州、上海、北京、成都、重庆、香港、硅谷 | |
GI3X | Tesla T4 | 广州、上海、北京、南京 | ||
GN7 | Tesla T4 | 广州、上海、南京、北京、成都、重庆、香港、新加坡、硅谷、孟买、弗吉尼亚、法兰克福 | ||
vGPU – Tesla T4 | CentOS 8.0 64位 GRID11.1 | 广州、上海、南京、北京、成都、重庆、香港、硅谷 | ||
GN6 GN6S |
Tesla P4 | CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 14.04 及以上 Windows Server 2012 及以上 |
GN6:成都 GN6S:广州、上海、北京 |
|
渲染型 | GN7vw | Tesla T4 | CentOS 8.0 64位 GRID11.1 Windows Server 2019 数据中心版 64位 中文版 GRID11.1 |
北京、上海、广州、南京、成都、重庆、香港、新加坡、孟买、硅谷、弗吉尼亚、法兰克福 |
相对AMD GPU而言,腾讯云NVIDIA GPU实例规格更多,如GN6/GN6S、GN7、GN8、GI3X、GN10X/GN10Xp、GN7vw和GT4等,不同GPU实例适用场景参考下表:
功能\实例 | GN6 GN6S |
GN7 | GN8 | GI3X | GN10X GN10Xp |
GN7vw | GT4 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
图形图像处理 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ★ | – |
视频编解码 | ✓ | ★ | ✓ | ★ | ✓ | ★ | – |
深度学习训练 | ✓ | ✓ | ★ | ✓ | ★ | – | ★ |
深度学习推理 | ★ | ★ | ★ | ★ | ✓ | – | ✓ |
科学计算 | – | – | – | – | ★ | – | ★ |
图形图像处理
建议使用GN7vw,免除了vDWS License申请及搭建服务器步骤,是图形图像处理应用场景的首选。
视频编解码
建议使用GN7实例。GN7采用T4 GPU,性能好且单路视频转码成本最低,适用于视频编解码的产品。
深度学习训练
建议使用GN8/GN10X/GN10Xp/GT4实例。GN8/GN10Xp/GT4实例采用P40、V100、A100中高端GPU,具有强大的单精度浮点运算能力,并具备较大的GPU板载内存,是深度学习训练的首选。
深度学习推理
建议使用GN6/GN6S/GN7/GI3X/GN8实例。GN6/GN6S/GN7/GI3X/GN8实例采用P4、T4、P40 GPU,具备INT8计算能力,性价比高,适合大规模部署。
科学计算
建议使用GN10X/GN10Xp/GT4实例。GN10X/GN10Xp/GT4实例采用V100、A100 GPU,具有强大的双精度浮点运算能力,可为科学与工程计算相关的应用软件提供最好的加速能力。
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