腾讯云GPU云服务器有多种规格如GA1、GN4、GN5和GN6等规格,不同规格下有多种CPU内存配置,那么腾讯云GPU云服务器配置及规格如何选择?云服务器吧分享根据实际使用场景来选择GPU云服务器的方法:
腾讯云GPU云服务器CPU/内存配置如何选择?
腾讯云GPU云服务器的CPU内存选择多大的?根据实际的应用场景来选择,GPU服务器一般用于深度学习、科学计算、视频编解码及图形工作站等使用场景,云服务器吧分享官网关于GPU服务器配置的推荐:
深度学习GPU服务器配置
深度学习场景可以选择计算型GN10X实例,最大实例规格具备125.6TFLOPS的单精度浮点运算能力,支持Tensor core加速,单卡搭载32G显存,GPU卡之间通过NVLINK高速互连;强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期,推荐配置:
计算型 GN10X | |
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CPU | 36核 |
内存 | 160G |
GPU | 4*Tesla V100 |
磁盘类型 | SSD 云硬盘 |
科学计算GPU服务器配置
科学计算应用场景可选计算型GN10X实例,最大实例规格具备 62.4 TFLOPS 双精度浮点运算能力,适用于计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、计算流体动力学等场景,推荐配置如下:
计算型 GN10X | |
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CPU | 72核 |
内存 | 320G |
GPU | 8*Tesla V100 |
磁盘类型 | SSD 云硬盘 |
视频编解码GPU服务器配置
视频编解码应用场景可选计算型GN6S实例,具备专门的硬件编解码单元,格式支持丰富,码率高,并发高,性价比优,适用于视频直播转码、视频分析等应用场景。
计算型 GN6S | |
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CPU | 4核 |
内存 | 20G |
GPU | 1*Tesla P4 |
磁盘类型 | SSD 云硬盘 |
图形工作站GPU服务器配置
图形工作站应用场景可以选择渲染型GA2实例,GA2实例采用业界领先的 AMD S7150 SR-IOV 硬件虚拟化解决方案,稳定性,安全性和效率比软件虚拟化解决方案有天然的优势。单物理GPU最高可达 3.77 TFLOPS 单精度浮点运算,250 GFLOPS 双精度浮点运算,加上无需购买虚拟化软件的额外成本,是目前最具性价比的选择。GA2实例适用于三维设计与渲染、影音动画制作、工程建模与仿真(CAD/CAE)、医学成像、游戏测试等应用场景,推荐GPU服务器配置:
渲染型 GA2 | |
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CPU | 8核 |
内存 | 16G |
GPU | 1/4 颗 AMD S7150 |
磁盘类型 | SSD 云硬盘 |
更多GPU云服务器实例规格及应用场景推荐,可以参考下表:
GPU实例适用场景 | GPU实例规格 | 代金券及活动 |
---|---|---|
图形图像处理 | 推荐使用 GA2 实例。GA2 实例采用 AMD S7150 GPU,支持 SRIOV 虚拟化,不需要额外的 License 费用即可使用 DirectX 和 OpenGL 的硬件加速能力,是图形图像处理应用场景的首选。 | 【2860元代金券】 【活动直达】 |
视频编解码 | 推荐使用 GN6/GN6S/GN7 实例。GN6/GN6S 实例采用 P4 GPU, GN7采用T4 GPU,性能好,单路视频转码成本最低,最适用于视频编解码的产品。 | |
深度学习训练 | 推荐使用 GN8/GN10X 实例。 GN8/GN10X 实例采用 P40、V100 中高端 GPU,具有强大的单精度浮点运算能力,并具备较大的 GPU 板载内存,是深度学习训练的首选。 | |
深度学习推理 | 推荐使用 GN6/GN6S/GN7/GN8 实例。 GN6/GN6S/GN7/GN8 实例采用 P4、T4、P40 GPU,具备 INT8 计算能力,性价比高 ,适合大规模部署。 | |
科学计算 | 推荐使用 GN10X 实例。 GN10X 实例采用 V100 GPU,具有强大的双精度浮点运算能力,可为科学与工程计算相关的应用软件提供最好的加速能力。 |
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