阿里云各个型号gpu性能？

阿里云提供的GPU实例型号及性能因应用场景和硬件配置而异，以下是主要GPU型号及其关键性能指标的整理（基于公开信息，具体以阿里云最新文档为准）：

一、通用计算型（NVIDIA Tesla系列）

1. gn6v/gn6e（T4）

   • GPU：NVIDIA T4（图灵架构）
   • CUDA核心：2560个
   • 显存：16GB GDDR6
   • FP32性能：8.1 TFLOPS
   • 适用场景：中低负载推理、视频处理、轻量级训练。

2. gn7/g7ne（A10/A10G）

   • GPU：NVIDIA A10（安培架构）
   • CUDA核心：9216个
   • 显存：24GB GDDR6
   • FP32性能：31.2 TFLOPS
   • 适用场景：中高性能推理、渲染、中等规模训练。

3. gn7i（A10G）

   • GPU：NVIDIA A10G（专为云优化）
   • 性能：与A10相近，针对云环境优化延迟和吞吐量。

二、高性能计算型（HPC/AI训练）

1. gn5/gn5i（P100/V100）

   • GPU：NVIDIA P100（Pascal）或 V100（Volta）
   • 显存：P100（16GB HBM2），V100（16/32GB HBM2）
   • FP32性能：V100约15.7 TFLOPS（32GB版更高）
   • 适用场景：传统HPC、深度学习训练（逐步被新一代替代）。

2. gn6i/gn7（A100）

   • GPU：NVIDIA A100（安培架构）
   • 显存：40/80GB HBM2e
   • FP32性能：19.5 TFLOPS（40GB）
   • Tensor Core性能：624 TFLOPS（稀疏提速）
   • 适用场景：大规模AI训练、高性能计算（如NLP、CV）。

3. gn8i（V100S）

   • GPU：NVIDIA V100S（Volta增强版）
   • 显存：32GB HBM2
   • FP32性能：16.4 TFLOPS
   • 优势：大显存适合模型微调或参数密集型任务。

三、推理优化型

1. ebmgn6e（T4）

   • 专为推理优化，支持多实例GPU（MIG），可分割为多个小型实例。
   • 典型场景：高并发在线推理（如推荐系统）。

2. ebmgn7i（A10）

   • 基于A10G，提供更高的推理吞吐量和能效比。

四、国产GPU型号（如含光系列）

• 含光800（阿里自研NPU）
  • 性能：侧重AI推理（INT8算力约78 TOPS），适合特定推理场景。
  • 适用场景：图像识别、搜索推荐等阿里生态优化任务。

五、选择建议

1. 训练任务：优先选A100（大规模）、V100/A10（中小规模）。
2. 推理任务：T4或A10（性价比高），A100（低延迟需求）。
3. 渲染/编解码：A10G/T4（支持NVENC硬件提速）。

注意事项

• 实例规格：性能还受vCPU、内存、网络带宽影响（如gn7系列搭配高配CPU）。
• 区域限制：部分GPU型号仅在特定地域可用。
• 最新更新：阿里云可能推出新机型（如H100），建议参考官方文档。

如需具体型号的实测数据或价格对比，可进一步说明需求场景（如ResNet训练吞吐量、BERT推理延迟等）。