云服务器
阿里云服务器提供了多种GPU实例类型，适合深度学习等高性能计算场景。以下是阿里云支持的主要GPU类型及其适用场景：
1. NVIDIA Tesla系列（通用型深度学习）
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T4
- 架构：Turing
- 显存：16GB GDDR6
- 特点：适合推理任务（如CV/NLP）、中等规模训练，支持INT8/FP16提速，性价比较高。
- 实例型号：
ecs.gn6i-c4g1.xlarge（4核+1颗T4）等。
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V100
- 架构：Volta
- 显存：16GB/32GB HBM2
- 特点：适合大规模训练（如BERT、ResNet50），支持Tensor Core和NVLink。
- 实例型号：
ecs.gn6v-c8g1.2xlarge（8核+1颗V100）等。
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A10/A100
- 架构：Ampere
- 显存：24GB（A10）/40GB或80GB（A100）
- 特点：A100适合超大规模模型（如GPT-3），支持多实例GPU（MIG）；A10适合推理和轻量级训练。
- 实例型号：
ecs.gn7i-c16g1.4xlarge（A10）、ecs.gn7e-c32g1.8xlarge（A100）等。
2. 国产GPU（阿里云自研）
- 含光800
- 特点：专为AI推理优化（如图像识别），不依赖NVIDIA生态，需适配阿里云PAI平台。
- 实例型号：
ebman1.26xlarge（搭配含光NPU）。
3. 多GPU高密度实例
- 8卡V100/A100
- 适用场景：分布式训练、超大规模模型。
- 实例型号：
ecs.gn6v-c8g1.16xlarge（8颗V100）ecs.gn7e-c48g1.12xlarge（8颗A100，NVLink互联）。
选择建议
- 推理任务：T4或A10（低成本）、含光800（特定场景）。
- 中小规模训练：V100或单卡A100。
- 大规模分布式训练：多卡V100/A100集群。
- 兼容性：NVIDIA GPU支持主流框架（TensorFlow/PyTorch），含光800需阿里PAI优化。
注意事项
- 地域限制：部分GPU实例仅在特定地域可用（如我国杭州、新加坡等）。
- 驱动安装：需自行安装CUDA/cuDNN或使用阿里云预装镜像（如Ubuntu 20.04 + NVIDIA驱动）。
- 计费方式：支持按量付费、包年包月或抢占式实例（适合临时任务）。
建议参考阿里云官方文档或使用ECS实例选型工具获取最新配置和价格。