GPU计算型实例规格族 gn4 | GPU计算型实例规格族 gn6v | |
所属规格群 | 企业级异构计算规格族群 | |
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CPU类型 | 2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) | 2.5 GHz主频的Intel XM # U l Aeon Platinum[ T 8 u # u t 8163(Skylake) |
CPU核心数范围 | 4核 - 56核 | 8核 - 64核 |
内存范围 | 30.0G - 96.0G | 32.0Gz d & 8 - 256.0G |
CPU和内存比 | 多种CPU和Memory配比 | 处理器与内存配比为1:4m 4 [ |
是否IO优化实例 | I/O优化实例 | |
磁盘 | 仅支持Ss e W v |SD云盘和高效云盘 | |
特性 |
采用NVIDIA M40 GPU计算卡 实例网络性能与计算规格G q #对应(规格越高网络性能越强) |
采用NVIDIA V100 GPU计算卡 实例网络性: n C 0 3 )能与计算规格对) ( V N b / 8 J .应(规格越高网络性能越! 9 5 S z 5 =强) |
更多属性 |
数据缓存盘(GiB):无 GPU:1 * NVIDIA M40~2 * NVIDIA M40 多队列:1~4 弹性网卡(包括一块主网| U R : g 5 #卡):3~8 |
本地存储(GiB):无 GPU:1 * NVIDIA V100~8 * NVIDIA V100 多队列:4~16 弹性网卡(包括一块主| 5 B W 0 0 A u 6网卡):4~8 |
应用场景 |
深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 参见 创建GPU计算型实例。 gn4规格之间可以变更配置。 |
深度学习,如图像分类、无人驾驶$ * ? r 3 K ( G W、语音识别等人工智能算法的训练以及推理应用 科学v w l K x +计算,如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等 |
相关对比H R % g ; u } ) |
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