阿里云AI人工智能深度学习GPU云服务器配置选择

AI人工智能和深度学习应用如何选择云服务器配置规格?码笔记分享阿里云服务器适用于AI人工智能深度学习领域的ECS云服务器规格及配置:

适用于AI人工智能深度学习的云服务器

适用于AI或者深度学习类应用的云服务器首先GPU异构云服务器,GPU计算型实例如gn6i、gn6v、gn5、gn5i或者GPU可视化型ga1实例。

打开「GPU云服务器 - 阿里云」,选择“异构计算 GPU / FPGA / NPU”,如下图所示:

阿里云GPU云服务器规格

阿里云GPU云服务器规格

GPU计算型实例(gn6v、gn5等)可用于MXNet、TensorFlow、Caffe等深度学习框架。

GPU计算型实例规格族gn6i

gn6i实例CPU内存比1:4,采用2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake),支持ESSD云盘(百万IOPS)和SSD云盘等块存储。

GPU加速器:T4

创新的Turing架构
单GPU显存16 GB(GPU显存带宽320 GB/s)
单GPU 2560个CUDA Cores
单GPU多达320个Turing Tensor Cores
可变精度Tensor Cores支持65 TFlops FP16、130 INT8 TOPS、260 INT4 TOPS

适用场景:

AI(DL/ML)推理,适合计算机视觉、语音识别、语音合成、NLP、机器翻译、推荐系统
云游戏云端实时渲染
AR/VR的云端实时渲染
重载图形计算或图形工作站
GPU加速数据库
高性能计算

GPU计算型实例规格族gn6v

gn6v实例CPU内存比1:4,采用2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163(Skylake),NVIDIA V100 GPU计算卡。

GPU加速器:V100(SXM2封装)

创新的Volta架构
单GPU显存16 GB HBM2(GPU显存带宽900 GB/s)
单GPU 5120个CUDA Cores
单GPU 640个Tensor Cores
支持6个NVLink链路,每个25 GB/s,总共300 GB/s

适用场景:

深度学习,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练、推理应用
科学计算,例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等

GPU计算型实例规格族gn5

gn5实例多种CPU内存比,采用NVIDIA P100 GPU计算卡,高性能NVMe SSD本地盘。
适用场景:

深度学习
科学计算,例如计算流体动力学、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

本文仅供参考,关于阿里云精准的GPU云服务器配置信息请参考官网:

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