• 腾讯云GPU云服务器计算型和渲染型分别适用于哪些场景?


    GPU 计算型应用场景

    海量计算处理

    GPU 云服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算。如搜索、大数据推荐、智能输入法等:

    • 原本需要数天完成的数据量,采用 GPU 云服务器在数小时内即可完成运算。
    • 原本需要数十台 CPU 云服务器共同运算集群,采用单台 GPU 云服务器可完成。

    深度学习模型

    GPU 云服务器可作为深度学习训练的平台:

    • GPU 云服务器可直接加速计算服务,亦可直接与外界连接通信。
    • GPU 云服务器和云服务器 CVM 搭配使用,云服务器为 GPU 云服务器提供计算平台。
    • 对象存储 COS 可以为 GPU 云服务器提供大数据量的云存储服务。

    简单深度学习模型

    用户可以使用 GPU 云服务器作为简单深度学习训练系统,帮助完成基本的深度学习模型。

    复杂深度学习模型

    结合云服务器 CVM 提供的计算服务、对象存储 COS 提供的云存储服务、云数据库 MySQL 提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务,可搭建一个功能完备的深度学习离线训练系统,帮助高效、安全地完成各种离线训练任务。

    GPU 渲染型应用场景

    非线性编辑场景

    非线性剪辑是电影和电视后期制作中的一种现代剪接方式。有大量的图形图像处理负载,需要可视化 GPU 处理图片及可视化设计,同时需要大量计算、内存或存储来存储及处理媒资数据。将媒资数据存储在云端,网络剪辑环境下可实现项目共享,多人本地终端同时工作,分别进行剪辑、字幕、特技、调色、包装。

    渲染场景

    渲染是用软件从模型生成图像的过程,应用在视频、模拟和电影电视制作等广泛领域。渲染业务场景需要 GPU 显卡实现图形加速及实时渲染,同时需要大量计算、内存或存储。高性能计算能力及图形渲染能力,实现在线图形渲染处理,大大缩短制作周期,提升整体效率。

    远程图形工作站

    远程图形工作站是一种服务器和客户端采用相互分离的形式,通过专用网络连接到主机来进行日常的工作的工作站。主机服务器一般集中部署在信息中心机房,通过 GPU 显卡处理图形工作负载,客户端的终端通过连接键盘、鼠标、显示器通过专用网络连接到主机来进行日常的工作。

    腾讯云GPU云服务器价格表

    以下配置表可参考:tenxun.dechenyun.com

    一、计算型 GT4

    实例规格GPU(NVIDIA A100-NVLINK-40G)GPU 显存(GB)vCPU(核)内存(GB)包年包月(元/月)按量计费(元/小时)
    GT4.4XLARGE961颗4016961374828.64
    GT4.8XLARGE1922颗80321922749657.28
    GT4.20XLARGE4744颗1608247457008118.75
    GT4.41XLARGE9488颗320164948114016237.51

    二、计算型 GN10X/GN10Xp

    实例规格GPU(Tesla V100-NVLINK-32G)GPU 显存(GB)vCPU(核)内存(GB)包年包月(元/月)按量计费(元/小时)
    GN10X.2XLARGE401颗328404671 - 519016.21 - 18.04
    GN10X.4XLARGE802颗6418809450 - 1050032.79 - 36.49
    GN10X.9XLARGE1604颗1283616018900 - 2100065.58 - 72.98
    GN10X.18XLARGE3208颗2567232037800 - 42000131.17 - 145.96
    GN10Xp.2XLARGE401颗321040575011.98
    GN10Xp.5XLARGE802颗6420801150023.96
    GN10Xp.10XLARGE1604颗128401602300047.92
    GN10Xp.20XLARGE3208颗256803204600095.84

    三、计算型 GN8

    实例规格GPU(Tesla P40)GPU 显存(GB)vCPU(核)内存(GB)包年包月(元/月)按量计费(元/小时)
    GN8.LARGE561颗246563520 - 440012.07 - 15.09
    GN8.3XLARGE1122颗48141127200 - 900024.71 - 30.88
    GN8.7XLARGE2244颗962822414400 - 1800049.41 - 61.76
    GN8.14XLARGE4488颗1925644828800 - 3600098.82 - 123.52

    四、推理型 GI3X

    实例规格GPU(Tesla T4)GPU 显存(GB)vCPU(核)内存(GB)包年包月(元/月)按量计费(元/小时)
    GI3X.8XLARGE641颗16326446009.58
    GI3X.22XLARGE2262颗3290226920019.16
    GI3X.45XLARGE4524颗641804521840038.33

    五、计算型 GN7

    实例规格GPU(Tesla T4)GPU 显存(GB)vCPU(核)内存(GB)包年包月(元/月)按量计费(元/小时)
    GN7.LARGE201/4颗4GB vGPU420877 - 9753.05 - 3.39
    GN7.2XLARGE401/2颗8GB vGPU10401800 - 20006.25 - 6.94
    GN7.2XLARGE321颗168322250 - 25007.81 - 8.68
    GN7.5XLARGE801颗1620803600 - 400012.5 - 13.89
    GN7.8XLARGE1281颗16321284950 - 550017.18 - 19.1
    GN7.10XLARGE1602颗32401607200 - 800024.99 - 27.78
    GN7.20XLARGE3204颗648032014400 - 1600049.98 - 55.55

    六、计算型 GN6/GN6S

    实例规格GPU(Tesla P4)GPU 显存(GB)vCPU(核)内存(GB)包年包月(元/月)按量计费(元/小时)
    GN6.7XLARGE481颗8284826009
    GN6.14XLARGE962颗165696520018.01
    GN6S.LARGE201颗842020006.94
    GN6S.2XLARGE402颗16840400013.88

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zdc1228/article/details/126859322