域名頻道IDC知識庫電信云主機GPU云主機是基于GPU的應用于視頻解碼、圖形渲染、深度學習、科學計算等多種場景的計算服務。天翼云GPU云主機采用業(yè)界先進的GPU硬件，讓客戶得到極致性能體驗的同時，獲得最佳性價比。目前提供基于NVIDIA M60、P100的直通實例和基于M60的虛擬化實例。
GPU加速云主機能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。特別適合于深度學習、科學計算、CAE、3D動畫渲染、CAD等應用。 電信天翼GPU加速型云主機分為圖形加速基礎型（G5、G6、G7）和計算加速型（P2V、Pi2、Pi7、P8A）。建議您先了解產(chǎn)品規(guī)格、性能和使用限制等信息，然后按照實際需要進行選擇。
G5型云主機
G5型云主機基于NVIDIA GRID虛擬化GPU技術，能夠提供全面的專業(yè)級的圖形加速能力。G5型云主機使用NVIDIA Tesla V100 GPU顯卡，能夠支持DirectX、OpenGL、Vulkan接口，提供2/4/8/16 GB四種顯存規(guī)格，支持最大4096*2160分辨率，滿足從入門級到專業(yè)級的圖形處理需求。
| 規(guī)格名稱 | vCPU | 內存（GB） | GPU | 顯存（GB） | 虛擬化類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| g5.2xlarge.2.1 | 8 | 16 | V100-2Q | 2 | KVM |
| g5.2xlarge.2 | 8 | 32 | V100-4Q | 4 | KVM |
| g5.2xlarge.8 | 8 | 64 | V100-16Q | 16 | KVM |
| g5.4xlarge.4 | 16 | 64 | V100-8Q | 8 | KVM |
| g5.8xlarge.4 | 32 | 128 | V100-16Q | 16 | KVM |
G5型彈性云服務器主要用于圖形加速場景，例如圖像渲染、云桌面、3D可視化。應用軟件如果依賴GPU的DirectX、OpenGL硬件加速能力可以使用G5型云服務器。常用的圖形處理軟件支持列表：AutoCAD、3DS MAX、MAYA、Agisoft PhotoScan、ContextCapture。
G6型云主機
G6型彈性云主機基于NVIDIA GRID虛擬化GPU技術，使用NVIDIA Tesla T4 GPU顯卡，能夠支持DirectX、OpenGL、Vulkan接口，提供8GiB顯存，理論性能Pixe Rate：101.8GPixel/s，Texture Rate：254.4GTexel/s，滿足專業(yè)級的圖形處理需求。
| 規(guī)格名稱 | vCPU | 內存（GB） | GPU | 顯存（GB） | 虛擬化類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| g6.xlarge.4 | 4 | 16 | T4-4Q | 4 | KVM |
| g6.2xlarge.4 | 8 | 32 | T4-8Q | 8 | KVM |
G6型彈性云主機主要用于圖形加速場景，例如圖像渲染、云桌面、3D可視化。應用軟件如果依賴GPU的DirectX、OpenGL硬件加速能力可以使用G6型云服務器。常用的圖形處理軟件支持列表如下：AutoCAD、3DS MAX、MAYA、Agisoft PhotoScan、ContextCapture。
G7型云主機
G7型云主機基于NVIDIA GRID虛擬化GPU技術，能夠提供全面的專業(yè)級的圖形加速能力。G7型云主機使用NVIDIA A10 Tensor Core GPU顯卡，能夠支持DirectX、OpenGL、Vulkan接口，提供6/12/24 GB三種顯存規(guī)格，支持 7680*4320分辨率 ，滿足從入門級到專業(yè)級的圖形處理需求。
| 規(guī)格名稱 | vCPU | 內存（GB） | GPU | 顯存（GB） | 虛擬化類型 | 最大帶寬（Gbps）/基準帶寬(Gbps) | 網(wǎng)卡多隊列數(shù) | 最大收發(fā)包能力（萬PPS） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| g7.2xlarge.4 | 8 | 32 | A10-6Q | 6 | KVM | 8/2.5 | 4 | 110 |
| g7.4xlarge.4 | 16 | 64 | A10-12Q | 12 | KVM | 15/4.5 | 8 | 220 |
| g7.8xlarge.8 | 32 | 128 | A10-24Q | 24 | KVM | 20/9 | 16 | 440 |
G7型彈性云服務器主要用于圖形加速場景，例如圖像渲染、云桌面、3D可視化。應用軟件如果依賴GPU的DirectX、OpenGL硬件加速能力可以使用G7型云服務器。常用的圖形處理軟件支持列表如下：AutoCAD、3DS MAX、MAYA、Agisoft PhotoScan、ContextCapture。
P2V型云主機
P2v型云主機采用NVIDIA Tesla V100 GPU，在提供云服務器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2v型云主機支持GPU NVLink技術，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。
| 規(guī)格名稱 | vCPU | 內存（GB） | GPU | 顯存（GB） | 虛擬化類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| p2v.4xlarge.8 | 16 | 128 | 1*V100 | 2*16GB | KVM |
| p2v.8xlarge.8 | 32 | 256 | 2*V100 | 4*16GB | KVM |
P2v型云主機主要用于計算加速場景，例如深度學習訓練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P2v型云服務器。常用的軟件支持列表如下：
- Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度學習框架
- RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max等支持CUDA的GPU渲染
- Agisoft PhotoScan
- MapD
PI2型云主機
Pi2型彈性云主機采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU，能夠提供超強的實時推理能力。Pi2型彈性云主機借助T4的INT8運算器，能夠提供最大130TOPS的INT8算力。Pi2也可以支持輕量級訓練場景。
| 規(guī)格名稱 | vCPU | 內存（GB） | GPU | 顯存（GB） | 虛擬化類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| pi2.2xlarge.4 | 8 | 32 | 1×T4 | 1×16GB | KVM |
| pi2.4xlarge.4 | 16 | 64 | 2×T4 | 2×16GB | KVM |
| pi2.8xlarge.4 | 32 | 128 | 4×T4 | 4×16GB | KVM |
Pi2實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別、自然語言處理等場景。也可以支持輕量級訓練場景。
常用的軟件支持列表如下：
Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架。
PI7型云主機
Pi7型彈性云主機采用專為AI推理打造的NVIDIA A10 Tensor Core GPU，能夠提供超強的實時推理能力。Pi7型彈性云主機借助A10，單卡能夠提供最大31.2TFLOPS的FP32算力。
| 規(guī)格名稱 | vCPU | 內存（GB） | GPU | 顯存（GB） | 虛擬化類型 | 最大帶寬（Gbps）/基準帶寬(Gbps) | 網(wǎng)卡多隊列數(shù) | 最大收發(fā)包能力（萬PPS） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| pi7.4xlarge.4 | 16 | 64 | 1×A10 | 1×24GB | KVM | 17/7.5 | 8 | 200 |
| pi7.8xlarge.4 | 32 | 128 | 2×A10 | 2×24GB | KVM | 25/15 | 16 | 400 |
| pi7.16xlarge.4 | 64 | 256 | 4×A10 | 4×24GB | KVM | 47/45 | 32 | 800 |
Pi7例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別、自然語言處理等場景。也可以支持輕量級訓練場景和視頻編解碼場景。
常用的軟件支持列表如下：
- Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架。
P8A型云主機
P8a型云主機采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU，在提供云服務器靈活性的同時，提供高性能計算能力和優(yōu)秀的性價比，單卡能夠提供最大77.97 TFLOPS的FP16和9.746 TFLOPS的FP64。P8a型云主機能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。
| 規(guī)格名稱 | vCPU | 內存（GB） | GPU | 顯存（GB） | 虛擬化類型 | 最大帶寬（Gbps）/基準帶寬(Gbps) | 網(wǎng)卡多隊列數(shù) | 最大收發(fā)包能力（萬PPS） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| p8a.6xlarge.4 | 24 | 96 | 1×A100 | 1×40GB | KVM | 30/11 | 8 | 300 |
| p8a.12xlarge.4 | 48 | 192 | 2×A100 | 2×40GB | KVM | 36/23 | 16 | 600 |
| p8a.24xlarge.4 | 96 | 384 | 4×A100 | 4×40GB | KVM | 47/45 | 32 | 1000 |
常規(guī)軟件支持列表
P8a型云主機主要用于計算加速場景，例如深度學習訓練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P8a型云服務器。常用的軟件支持列表如下：
- Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度學習框架
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