GPU 云服务器 NVIDIA 系列实例 - 实例类型

NVIDIA 系列 GPU 实例 GN* 能够提供强大的计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。不仅适用于深度学习、科学计算等 GPU 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景。腾讯云 GPU 云服务器以和 云服务器 CVM 一致的管理方式，提供快速、稳定、弹性的计算服务。

NVIDIA 系列实例总览

NVIDIA 系列实例包括计算型和渲染型两类。其中：

• 渲染型：适用于 3D 渲染、视频编解码、CAD 等。
• 计算型：适用于深度学习、科学计算、CAE 等。

GPU 云服务器 NVIDIA 系列提供以下实例：

类型	实例	GPU 类型	可用镜像	可用区域
计算型	GT4	Tesla A100 NVLink 40G	CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 16.04 及以上 Windows Server 2016 及以上	广州、上海、北京
	GN10X GN10Xp	Tesla V100 NVLink 32G	CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 14.04 及以上 Windows Server 2012 及以上	GN10X：广州、上海、南京、北京、成都、重庆、新加坡、硅谷、法兰克福、孟买 GN10Xp：广州、上海、南京、北京、成都、重庆、香港、法兰克福
	GN8	Tesla P40	CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 14.04 及以上 Windows Server 2012 及以上	广州、上海、北京、成都、重庆、香港、硅谷
	GN7	Tesla T4		广州、上海、南京、北京、成都、重庆、香港、新加坡、硅谷、孟买、弗吉尼亚、法兰克福
		vGPU - Tesla T4	CentOS 8.0 64位 GRID11.1	广州、上海、南京、北京、成都、重庆、香港、硅谷
	GN6 GN6S	Tesla P4	CentOS 7.2 及以上 Ubuntu 14.04 及以上 Windows Server 2012 及以上	GN6：成都 GN6S：广州、上海、北京
	GN2	Tesla M40		广州、北京、上海
渲染型	GN7vw	Tesla T4	CentOS 8.0 64位 GRID11.1 Windows Server 2019 数据中心版 64位 中文版 GRID11.1	北京、上海、广州、南京、成都、重庆、香港、新加坡、孟买、硅谷、弗吉尼亚、法兰克福

说明：

可用区域：精确到城市级，细分区域详见下文中的实例配置信息。

NVIDIA 系列选型推荐

腾讯云提供了类型丰富的 GPU 计算实例，可满足不同业务应用场景的需求。请参考下表，并结合实际需求选择合适的计算实例。

GPU 云服务器 NVIDIA 系列选型推荐如下表，其中 ? 为支持，★ 为推荐。

功能\实例	GN2	GN6 GN6S	GN7	GN8	GN10X GN10Xp	GN7vw	GT4
图形图像处理	-	?	?	?	?	★	-
视频编解码	?	?	★	?	?	★	-
深度学习训练	?	?	?	★	★	-	★
深度学习推理	?	★	★	★	?	-	?
科学计算	?	-	-	-	★	-	★

说明：

GN2 视频编解码支持 H.264，不支持 H.265。详情请参见 视频编码和解码 GPU 支持列表。

图形图像处理

推荐使用 GN7vw，免除了 vDWS License 申请及搭建服务器步骤，是图形图像处理应用场景的首选。目前 GN7vw 处于限量购买阶段，如需使用，请前往 申请 页面。

NVIDIA GN* 系列其他实例（GN2 除外）可以通过安装 GRID Driver 的方式来支持图形图像处理，但是需要额外购买 License，详情请参见 安装 NVIDIA GRID 驱动。

视频编解码

推荐使用 GN7 实例。GN7 采用 T4 GPU，性能好且单路视频转码成本最低，适用于视频编解码的产品。

深度学习训练

推荐使用 GN8/GN10X/GN10Xp/GT4 实例。 GN8/GN10Xp/GT4 实例采用 P40、V100、A100 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/GN10Xp/GT4 实例。GN10X/GN10Xp/GT4 实例采用 V100、A100 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。

注意：

• 以上推荐用途仅供参考，请根据实际需要进行选择。
• NVIDIA 系列 GPU 实例如用作通用计算，则需安装 Tesla Driver + CUDA，安装方法请参考 安装 NVIDIA Tesla 驱动指引 和 安装 CUDA 驱动指引。
• NVIDIA 系列 GPU 实例如用作 3D 图形渲染任务（高性能图形处理，视频编解码等），则需安装 GRID Driver 和配置 License Server，安装方法请参考 安装 NVIDIA GRID 驱动。

支持范围

• 支持 包年包月 和 按量计费。
• 支持在 私有网络 中启动。
• 支持与 负载均衡 等产品的业务对接，不增加额外的管理和运维成本，内网流量免费。

计算型 GT4

NVIDIA 实例 GT4 适用于深度学习、科学计算等 GPU 通用计算场景。

适用场景

GT4 具有强大的双精度浮点运算能力 ，适用于大规模深度学习训练，推理和科学计算场景。例如：

• 深度学习
• 高性能数据库
• 计算流体动力学
• 计算金融
• 地震分析
• 分子建模
• 基因组学及其他

硬件规格

• CPU：GT4 配置 AMD EPYC? ROME 处理器，主频2.6GHz。
• GPU：NVIDIA^? A100 NVLink 40GB（19.5TFLOPS单精度浮点计算，9.7TFLOPS双精度浮点计算，600GB/s NVLink）。
• 内存：DDR4，内存计算性能稳定。
• 存储：可选择 云硬盘类型，如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。
• 网络：最高可支持50Gbps内网带宽，超高网络收发包能力，实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

GT4 实例提供以下配置：

型号	GPU （NVIDIA Tesla A100 NVLink 40G）	GPU 显存 （HBM2）	vCPU	内存 （DDR4）	内网带宽	网络收发包	队列数	可用区
GT4.4XLARGE96	1颗	1 * 40GB	16核	96GB	5Gbps	120万PPS	4	广州四区，上海四区，北京五区
GT4.8XLARGE192	2颗	2 * 40GB	32核	192GB	10Gbps	235万PPS	8
GT4.20XLARGE474	4颗	4 * 40GB	82核	474GB	25Gbps	600万PPS	16
GT4.41XLARGE948	8颗	8 * 40GB	164核	948GB	50Gbps	1200万PPS	32

说明：

GPU 驱动：NVIDIA A100 系列需要安装 NVIDIA Tesla 450 版本以上驱动，推荐您安装 460.32.03(Linux)/461.33(Windows) 版本驱动，驱动版本信息请参见 NVIDIA 官方文档。

计算型 GN10X/GN10Xp

NVIDIA 实例 GN10X/GN10Xp 不仅适用于深度学习、科学计算等 GPU 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景。

适用场景

GN10X/GN10Xp 具有强大的双精度浮点运算能力 ，适用于如下场景：

• 大规模深度学习训练，推理和科学计算场景。例如：
  • 深度学习
  • 高性能数据库
  • 计算流体动力学
  • 计算金融
  • 地震分析
  • 分子建模
  • 基因组学及其他
• 图形图像处理场景。例如：
  • 图形图像处理
  • 视频编解码
  • 图形数据库

硬件规格

• CPU：GN10X 配置 Intel^? Xeon^? Gold 6133 CPU，主频2.5GHz。GN10Xp 配置 Intel^? Xeon^? Platinum 8255C CPU，主频2.5GHz。
• GPU：NVIDIA^? Tesla^? V100 NVLink 32GB（15.7TFLOPS 单精度浮点计算，7.8TFLOPS 双精度浮点计算，125TFLOPS Tensor Core 深度学习加速，300GB/s NVLink）。
• 内存：DDR4，内存带宽达2666MT/s。
• 存储：可选择 云硬盘类型，如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。
• 网络：默认网络优化，实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

GN10X/GN10Xp 实例提供以下配置：

型号	GPU （NVIDIA Tesla V100 NVLink 32G）	GPU 显存 （HBM2）	vCPU	内存 （DDR4）	内网带宽	网络收发包	队列数	可用区
GN10X.2XLARGE40	1颗	1 * 32GB	8核	40GB	4Gbps	80万PPS	2	广州三、四区，上海二、三区，南京一区，北京四、五区，成都一区，重庆一区，新加坡一区，硅谷二区，法兰克福一区，孟买二区
GN10X.9XLARGE160	4颗	4 * 32GB	36核	160GB	13Gbps	250万PPS	9
GN10X.18XLARGE320	8颗	8 * 32GB	72核	320GB	25Gbps	490万PPS	16
GN10X.4XLARGE80	2颗	2 * 32GB	18核	80GB	7Gbps	150万PPS	4	广州三、四区，南京一区，成都一区，重庆一区
GN10Xp.2XLARGE40	1颗	1 * 32GB	10核	40GB	4Gbps	80万PPS	10	广州三、四区，上海二区，南京一区，北京五区，成都一区，重庆一区，香港二区，法兰克福一区
GN10Xp.5XLARGE80	2颗	2 * 32GB	20核	80GB	7Gbps	150万PPS	16
GN10Xp.10XLARGE160	4颗	4 * 32GB	40核	160GB	13Gbps	250万PPS	16
GN10Xp.20XLARGE320	8颗	8 * 32GB	80核	320GB	25Gbps	490万PPS	16

计算型 GN8

NVIDIA 实例 GN8 不仅适用于深度学习等 GPU 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景。

适用场景

适用于如下场景：

• 深度学习的推理和训练场景。例如：
  • 大吞吐量的 AI 推理
  • 深度学习
• 图形图像处理场景。例如：
  • 图形图像处理
  • 视频编解码
  • 图形数据库

硬件规格

• CPU：Intel^? Xeon^? E5-2680 v4 CPU，主频2.4GHz。
• GPU：NVIDIA^? Tesla^? P40（12TFLOPS 单精度浮点计算，47INT8 TOPS）。
• 内存：DDR4，内存带宽达2666MT/s。
• 存储：可选择 云硬盘类型，如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。
• 网络：默认网络优化，实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

GN8 实例提供以下配置：

型号	GPU （NVIDIA Tesla P40）	GPU 显存 （GDDR5）	vCPU	内存 （DDR4）	内网带宽	网络收发包	队列数	可用区
GN8.LARGE56	1颗	24GB	6核	56GB	1.5Gbps	45万PPS	6	香港二区，广州三区，上海三区，北京二、四区，成都一区，重庆一区，硅谷一区
GN8.3XLARGE112	2颗	48GB	14核	112GB	2.5Gbps	50万PPS	8
GN8.7XLARGE224	4颗	96GB	28核	224GB	5Gbps	70万PPS	8
GN8.14XLARGE448	8颗	192GB	56核	448GB	10Gbps	70万PPS	8

计算型 GN7

NVIDIA 实例 GN7 不仅适用于深度学习等 GPU 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景。

适用场景

性价比高 ，适用于如下场景：

• 深度学习的推理场景和小规模训练场景。例如：
  • 大规模部署的 AI 推理
  • 深度学习小规模训练
• 图形图像处理场景。例如：
  • 图形图像处理
  • 视频编解码
  • 图形数据库

硬件规格

• CPU：Intel^? Xeon^? Platinum 8255C CPU，主频 2.5 GHz。
• GPU：NVIDIA^? Tesla^? T4（8.1 TFLOPS 单精度浮点计算，130 INT8 TOPS，260 INT4 TOPS）。
• 内存：DDR4，内存带宽达2666MT/s。
• 存储：可选择 云硬盘类型，如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。
• 网络：默认网络优化，实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

GN7 实例提供以下配置：

型号	GPU （NVIDIA Tesla T4）	GPU 显存 （GDDR6）	vCPU	内存 （DDR4）	内网带宽	网络收发包	队列数	可用区
GN7.LARGE20	1/4颗	4GB vGPU	4核	20GB	1.5Gbps	50万PPS	4	广州三、四区，上海二、四区，南京一、二区，北京三，五区，成都一区，重庆一区，硅谷二区
GN7.2XLARGE40	1/2颗	8GB vGPU	10核	40GB	3Gbps	70万PPS	10
GN7.2XLARGE32	1颗	1 * 16GB	8核	32GB	3Gbps	60万PPS	8	广州三、四区，上海二、四区，南京一、二区，北京三、五区，成都一区，重庆一区，新加坡一区，硅谷二区，香港二区，孟买二区，弗吉尼亚二区，法兰克福一区
GN7.5XLARGE80	1颗	1 * 16GB	20核	80GB	7Gbps	140万PPS	16
GN7.8XLARGE128	1 颗	1 * 16GB	32核	128GB	10Gbps	240万PPS	16
GN7.10XLARGE160	2颗	2 * 16GB	40核	160GB	13Gbps	280万PPS	16
GN7.20XLARGE320	4颗	4 * 16GB	80核	320GB	25Gbps	560万PPS	16

说明：

vGPU：

• GN7 实例簇支持 vGPU 的实例类型。vGPU 的类型为 vComputeServer，只支持 CUDA 计算 API。
• vCS 实例需安装 GRID 驱动，且 vCS 的实例不支持 Windows 操作系统。

计算型 GN6/GN6S

NVIDIA 实例 GN6/GN6S 不仅适用于深度学习等 GPU 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景。

适用场景

性价比高 ，适用于如下场景：

• 深度学习的推理场景和小规模训练场景。例如：
  • 大规模部署的 AI 推理
  • 深度学习小规模训练
• 图形图像处理场景。例如：
  • 图形图像处理
  • 视频编解码
  • 图形数据库

硬件规格

• CPU：GN6 配置 Intel^? Xeon^? E5-2680 v4 CPU，主频2.4GHz。GN6S 配置 Intel^? Xeon^? Silver 4110 CPU，主频2.1GHz。
• GPU：NVIDIA^? Tesla^? P4（5.5TFLOPS 单精度浮点计算，22INT8 TOPS）。
• 内存：DDR4，内存带宽达2666MT/s。
• 存储：可选择 云硬盘类型，如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。
• 网络：默认网络优化，实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

GN6/GN6S 实例提供以下配置：

型号	GPU （NVIDIA Tesla P4）	GPU 显存 （GDDR5）	vCPU	内存 （DDR4）	内网带宽	网络收发包	队列数	可用区
GN6.7XLARGE48	1颗	8GB	28核	48GB	5Gbps	120万PPS	16	成都一区
GN6.14XLARGE96	2颗	16GB	56核	96GB	10Gbps	120万PPS	16
GN6S.LARGE20	1颗	8GB	4核	20GB	7Gbps	50万PPS	2	广州三区，上海二、三、四区，北京四、五区
GN6S.2XLARGE40	2颗	16GB	8核	40GB	13Gbps	80万PPS	2

计算型 GN2

NVIDIA 实例 GN2 适用于深度学习、科学计算等 GPU 通用计算场景，也部分适用于图形图像处理（视频编解码）场景。

适用场景

适用于深度学习训练，推理和科学计算场景。例如：

• 深度学习
• 高性能数据库
• 计算流体动力学
• 计算金融
• 地震分析
• 分子建模
• 基因组学及其他

部分适用于图形图像处理。例如，视频编解码，支持 H.264，不支持 H.265。详情请参见 视频编码和解码 GPU 支持列表。

硬件规格

• CPU：Intel^? Xeon^? E5-2680 v4 (Broadwell)，主频2.4GHz 。
• GPU：NVIDIA^? Tesla^? Ｍ40（GPU Boost加速下单精度浮点计算７TFLOPS，0.2TFLOPS 双精度浮点计算）。
• 内存：DDR4，内存带宽达2666MT/s。
• 存储：本地 SSD 硬盘，本机型暂不支持购买云硬盘。
• 网络：默认网络优化，实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

GN2 实例提供以下配置：

型号	GPU （NVIDIA Tesla M40）	GPU 显存 （GDDR5）	vCPU	内存 (DDR4)	内网带宽	网络收发包	队列数	可用区
GN2.7XLARGE48	1颗	24GB	28核	48GB	5Gbps	40万PPS	8	-
GN2.14XLARGE96	2颗	48GB	56核	96GB	10Gbps	70万PPS	8

渲染型 GN7vw

NVIDIA 实例 GN7vw 是在 GN7 基础上配置 vDWS License 服务器并安装 GRID driver 的渲染型实例，适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景。使用该实例，您可免除手动配置 GPU 图形图像处理基础环境。

注意：

GPU 渲染型 GN7vw 现处于限量购买阶段，如需使用，请前往 申请 页面。

适用场景

适用于图形图像处理。例如：

• 图形图像处理
• 视频编解码
• 图形数据库

硬件规格

• CPU：Intel^? Xeon^? Platinum 8255C CPU，主频 2.5 GHz。
• GPU： NVIDIA^? Tesla^? T4（8.1 TFLOPS 单精度浮点计算，130 INT8 TOPS，260 INT4 TOPS）。
• 内存： DDR4 ，内存带宽达2666MT/s。
• 存储： 可选择 云硬盘类型，如需 扩容 可新建弹性云盘进行挂载。
• 网络： 默认网络优化，实例网络性能与规格对应。公网网络 可按需配置。

GN7vw实例提供以下配置：

型号	GPU （NVIDIA Tesla T4）	GPU 显存 （GDDR6）	vCPU	内存 （DDR4）	内网带宽	网络收发包	队列数	可用区
GN7vw.LARGE16	1/4颗	4GB vGPU	4核	16GB	2Gbps	50万PPS	4	广州三、四区，上海二、四、五区，南京一、二区，北京五区，成都一区，重庆一区，香港二区，新加坡一区，孟买二区，硅谷二区，弗吉尼亚二区，法兰克福一区
GN7vw.2XLARGE32	1/2颗	8GB vGPU	8核	32GB	4Gbps	80万PPS	8
GN7vw.4XLARGE64	1颗	1 * 16GB	16核	64GB	7Gbps	150万PPS	16

说明：

vGPU：GN7、GN7vw 实例簇提供支持 vGPU 的实例类型。其中 GN7vw vGPU 的类型为 vDWS，仅支持 DirectX 和 OpenGL 等图形 API。