阿里云企业级异构计算规格族群

阿里云企业级异构计算规格族群,企业级实例具有性能稳定且资源独享的特点,在企业级实例中,每一个vCPU都对应一个Intel Xeon处理器核心的超线程。

企业级异构计算规格族群包括:GPU计算型实例规格族 gn5、GPU计算型实例规格族 gn5i、GPU计算型实例规格族 gn4、GPU可视化计算型实例规格族 ga1、FPGA计算型实例规格族 f1、FPGA计算型实例规格族 f2。

GPU计算型实例规格族 gn5

规格族特点

  • 采用NVIDIA P100 GPU计算卡
  • 多种CPU和Memory配比
  • 高性能NVMe SSD数据缓存盘
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能强)

适用场景:
1. 深度学习
2. 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析
3. 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载

实例规格:

实例规格 vCPU* 内存(GiB) 数据缓存盘**(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)*** 多队列**** 弹性网卡(包括一块主网卡)
ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 30 1 3
ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 40 1 4
ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 2 4
ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 4 8
ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112.0 440 1 * NVIDIA P100 5.0 100 8 8
ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240.0 1760 4 * NVIDIA P100 10.0 200 8 8
ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224.0 880 2 * NVIDIA P100 10.0 200 14 8
ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480.0 3520 8 * NVIDIA P100 25.0 400 14 8

GPU计算型实例规格族 gn5i

规格族特点

  • 采用NVIDIA P4 GPU计算卡
  • 处理器与内存配比为1:4
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能强)

适用场景:
1. 深度学习推理
2. 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载

实例规格:

实例规格 vCPU* 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)
ecs.gn5i-c2g1.large 2 8.0 1 * NVIDIA P4 1.0 10 2 2
ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16.0 1 * NVIDIA P4 1.5 20 2 3
ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32.0 1 * NVIDIA P4 2.0 40 4 4
ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64.0 1 * NVIDIA P4 3.0 80 4 8
ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224.0 2 * NVIDIA P4 10.0 200 14 8

GPU计算实例规格族 gn4

规格族特点

  • 采用NVIDIA M40 GPU计算卡
  • 多种CPU和Memory配比
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能强)

适用场景
1. 深度学习
2. 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析
3. 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载

实例规格:

实例规格 vCPU* 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)
ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30.0 1 * NVIDIA M40 3.0 30 1 3
ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 60.0 1 * NVIDIA M40 3.0 40 1 4
ecs.gn4.8xlarge 32 48.0 1 * NVIDIA M40 6.0 80 3 8
ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60.0 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 4
ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60.0 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 8
ecs.gn4.14xlarge 56 96.0 2 * NVIDIA M40 10.0 120 4 8

GPU可视化计算型实例规格族 ga1

规格族特点

  • 采用AMD S7150 GPU计算卡
  • CPU和Memory配比为1:2.5
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 高性能NVMe SSD本地盘
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能强)

适用场景:
1. 渲染、多媒体编解码
2. 机器学习、高性能计算、高性能数据库
3. 其他需要强大并行浮点计算能力的服务器端业务

实例规格:

实例规格 vCPU* 内存(GiB) 数据缓存盘**(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)*** 多队列**** 弹性网卡(包括一块主网卡)
ecs.ga1.xlarge 4 10.0 1 * 87 0.25 * AMD S7150 1.0 20 1 3
ecs.ga1.2xlarge 8 20.0 1 * 175 0.5 * AMD S7150 1.5 30 1 4
ecs.ga1.4xlarge 16 40.0 1 * 350 1 * AMD S7150 3.0 50 2 8
ecs.ga1.8xlarge 32 80.0 1 * 700 2 * AMD S7150 6.0 80 3 8
ecs.ga1.14xlarge 56 160.0 1 * 1400 4 * AMD S7150 10.0 120 4 8

FPGA计算型实例规格族 f1

规格族特点

  • 采用Intel ARRIA 10 GX 1150计算卡
  • CPU和Memory 配比为 1:7.5
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能强)

适用场景:
1. 深度学习推理
2. 基因组学研究
3. 金融分析
4. 图片转码
5. 实时视频处理及安全等计算工作负载

实例规格:

实例规格 vCPU* 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB) FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)
ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60.0 Intel ARRIA 10 GX 1150 3.0 40 4 4
ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112.0 Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 200 8 8

FPGA计算型实例规格族 f2

规格族特点

  • 采用Xilinx Kintex UltraScale XCKU115计算卡
  • CPU和Memory配比为 1:7.5
  • 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)
  • 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能强)

适用场景:
1. 深度学习推理
2. 基因组学研究
3. 金融分析
4. 图片转码
5. 实时视频处理及安全等计算工作负载

实例规格:

实例规格 vCPU* 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB) FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)
ecs.f2-c8f1.2xlarge 8 60.0 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 2.0 80 4 4
ecs.f2-c8f1.4xlarge 16 120.0 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 4 8
ecs.f2-c28f1.7xlarge 28 112.0 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 8 8
ecs.f2-c28f1.14xlarge 56 224.0 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 10.0 200 14 8

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参考:阿里云实例规格族详解

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