云服务器
阿里云提供了多种GPU服务器实例，适用于深度学习、科学计算、图形渲染等场景。以下是主要GPU实例系列的对比，涵盖性能、适用场景及关键特点：
1. 通用计算型（gn系列）
- 代表型号：gn6v、gn7i
- GPU型号：NVIDIA T4（16GB显存）
- 特点：
- 适合中等规模推理和训练（如CV/NLP）。
- 支持vGPU分片，适合多租户场景。
- 性价比高，适合预算有限的任务。
- 适用场景：AI推理、轻量级训练、视频处理。
2. 高性能计算型（gn5/gn5i）
- 代表型号：gn5（P100）、gn5i（P4）
- GPU型号：
- P100（16GB显存，FP16性能强）。
- P4（8GB显存，低功耗）。
- 特点：
- P100适合大规模训练和HPC。
- P4适合推理和轻量级任务。
- 适用场景：深度学习训练（如ResNet50）、科学计算。
3. 新一代提速型（gn6e/gn7）
- 代表型号：gn6e（V100）、gn7（A10/T4）
- GPU型号：
- V100（32GB/16GB显存，支持NVLink）。
- A10（24GB显存，Ampere架构）。
- 特点：
- V100适合大规模模型训练（如BERT、GPT）。
- A10在图形渲染和AI中表现均衡。
- 适用场景：大规模训练（Transformer）、3D渲染。
4. 顶级计算型（gn10/gn10p）
- 代表型号：gn10（P40）、gn10p（V100*8）
- GPU型号：
- P40（24GB显存，适合高吞吐推理）。
- 8卡V100（NVLink互联，极致性能）。
- 特点：
- 多卡并行，适合超大规模模型。
- 高显存容量，支持复杂模型。
- 适用场景：超算、分布式训练（如AlphaFold）。
5. 最新Ampere架构（gn7/vgn6i）
- 代表型号：gn7（A10/A100）、vgn6i（T4*1/4 vGPU）
- GPU型号：
- A100（40/80GB显存，支持MIG多实例）。
- A10（24GB显存，通用性强）。
- 特点：
- A100适合超大规模模型和HPC。
- MIG技术可将单卡分割为多个实例。
- 适用场景：GPT-3训练、高性能计算。
关键对比维度
| 维度 | T4/P4 | V100 | A10 | A100 |
|---|---|---|---|---|
| 显存 | 8-16GB | 16-32GB | 24GB | 40-80GB |
| FP16算力 | 中等 | 高 | 高 | 极高 |
| 适用场景 | 推理/轻量训练 | 大规模训练 | 训练/渲染 | 超算/大模型 |
| 性价比 | 高 | 中 | 中高 | 低（高端） |
选择建议
- 入门/推理：T4（gn6v）或A10（gn7）。
- 中等训练：V100（gn6e）或单卡A100。
- 分布式训练：多卡V100/A100集群（gn10p/gn7）。
- 图形+AI：A10（兼顾渲染与AI）。
注意事项
- 地域限制：部分GPU实例仅在特定地域可用。
- 镜像支持：预装CUDA/TensorFlow的镜像可节省配置时间。
- 计费方式：突发任务可选按量付费，长期使用包年更划算。
建议通过阿里云ECS实例选择工具或GPU性能测试报告进一步验证实际需求。