腾讯云GPU实例适合高性能计算、图形工作站、自然语言处理NLP、点击通过率预估CTR、图像识别等应用场景。腾讯云优惠网给大家详细介绍GPU计算型实例规格族vgn5i、gn6i、gn6e、gn6v、gn5、gn5i和gn4的性能配置与适用行业场景，并列出了具体的实例规格数据指标。
腾讯云GPU实例与自采GPU物理服务器优势对比：
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轻量级GPU计算型实例规格族vgn5i
vgn5i的特点如下：
- I/O优化实例
- 仅支持SSD云盘和高效云盘
- 采用NVIDIA P4 GPU计算加速器
- 实例包含分片虚拟化后的虚拟GPU
- 计算能力支持NVIDIA Tesla P4的 1/8、1/4、1/2和1:1
- GPU显存支持1 GB、2 GB、4 GB和8 GB
- 处理器与内存配比为1:3
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4（Broadwell）
- 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
适用场景：
- 云游戏的云端实时渲染
- AR/VR的云端实时渲染
- AI（DL/ML）推理，适合弹性部署含有AI推理计算应用的互联网业务
- 深度学习的教学练习环境
- 深度学习的模型实验环境
vgn5i包括的实例规格及指标数据如下：
| 实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
本地存储（GiB） |
GPU |
GPU显存（GB） |
网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） |
网络收发包能力（出/入）（万PPS） |
支持IPv6 |
多队列 |
弹性网卡（包括一块主网卡） |
| ecs.vgn5i-m1.large |
2 |
6 |
无 |
P4*1/8 |
1 |
1 |
30 |
是 |
2 |
2 |
| ecs.vgn5i-m2.xlarge |
4 |
12 |
无 |
P4*1/4 |
2 |
2 |
50 |
是 |
2 |
3 |
| ecs.vgn5i-m4.2xlarge |
8 |
24 |
无 |
P4*1/2 |
4 |
3 |
80 |
是 |
2 |
4 |
| ecs.vgn5i-m8.4xlarge |
16 |
48 |
无 |
P4*1 |
8 |
5 |
100 |
是 |
4 |
5 |
GPU计算型实例规格族gn6i
gn6i的特点如下：
- I/O优化实例
- 处理器与内存配比为1:4
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake）
- 支持ESSD云盘（百万IOPS）、SSD云盘和高效云盘
- 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
- 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
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
gn6i包括的实例规格及指标数据如下：
| 实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
本地存储（GiB） |
GPU |
GPU显存（GB） |
网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） |
网络收发包能力（出/入）（万PPS） |
支持IPv6 |
多队列 |
弹性网卡（包括一块主网卡） |
| ecs.gn6i-c4g1.xlarge |
4 |
15 |
无 |
T4*1 |
16 |
4 |
50 |
是 |
2 |
2 |
| ecs.gn6i-c8g1.2xlarge |
8 |
31 |
无 |
T4*1 |
16 |
5 |
80 |
是 |
2 |
2 |
| ecs.gn6i-c16g1.4xlarge |
16 |
62 |
无 |
T4*1 |
16 |
6 |
100 |
是 |
4 |
3 |
| ecs.gn6i-c24g1.6xlarge |
24 |
93 |
无 |
T4*1 |
16 |
7.5 |
120 |
是 |
6 |
4 |
| ecs.gn6i-c24g1.12xlarge |
48 |
186 |
无 |
T4*2 |
32 |
15 |
240 |
是 |
12 |
6 |
| ecs.gn6i-c24g1.24xlarge |
96 |
372 |
无 |
T4*4 |
64 |
30 |
480 |
是 |
24 |
8 |
GPU计算型实例规格族gn6e
gn6e的特点如下：
- I/O优化实例
- 支持ESSD云盘、SSD云盘和高效云盘
- 采用NVIDIA V100（32 GB NVLink） GPU计算卡
- 处理器与内存配比为1:4
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake）
- GPU加速器：V100（SXM2封装）
- 创新的Volta架构
- 单GPU显存32 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
- 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
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
gn6e包括的实例规格及指标数据如下：
| 实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
本地存储（GiB） |
GPU |
GPU显存（GB） |
网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） |
网络收发包能力（出/入）（万PPS） |
支持IPv6 |
多队列 |
弹性网卡（包括一块主网卡） |
单块弹性网卡的私有IP |
| ecs.gn6e-c12g1.3xlarge |
12 |
92 |
无 |
V100*1 |
32 |
5 |
80 |
是 |
8 |
6 |
10 |
| ecs.gn6e-c12g1.12xlarge |
48 |
368 |
无 |
V100*4 |
128 |
16 |
240 |
是 |
8 |
8 |
20 |
| ecs.gn6e-c12g1.24xlarge |
96 |
736 |
无 |
V100*8 |
256 |
32 |
480 |
是 |
16 |
8 |
20 |
GPU计算型实例规格族gn6v
gn6v的特点如下：
- I/O优化实例
- 支持ESSD云盘、SSD云盘和高效云盘
- 采用NVIDIA V100 GPU计算卡
- 处理器与内存配比为1:4
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake）
- 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
- 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
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
gn6v包括的实例规格及指标数据如下：
| 实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
本地存储（GiB） |
GPU |
GPU显存（GB） |
网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） |
网络收发包能力（出/入）（万PPS） |
支持IPv6 |
多队列 |
弹性网卡（包括一块主网卡） |
单块弹性网卡的私有IP |
| ecs.gn6v-c8g1.2xlarge |
8 |
32 |
无 |
1 * NVIDIA V100 |
1 * 16 |
2.5 |
80 |
是 |
4 |
4 |
10 |
| ecs.gn6v-c8g1.8xlarge |
32 |
128 |
无 |
4 * NVIDIA V100 |
4 * 16 |
10 |
200 |
是 |
8 |
8 |
20 |
| ecs.gn6v-c8g1.16xlarge |
64 |
256 |
无 |
8 * NVIDIA V100 |
8 * 16 |
20 |
250 |
是 |
16 |
8 |
20 |
| ecs.gn6v-c10g1.20xlarge |
82 |
336 |
无 |
8 * NVIDIA V100 |
8 * 16 |
32 |
450 |
是 |
16 |
8 |
20 |
GPU计算型实例规格族gn5
gn5的特点如下：
- I/O优化实例
- 仅支持SSD云盘和高效云盘
- 采用NVIDIA P100 GPU计算卡
- 多种处理器与内存配比
- 高性能NVMe SSD本地盘
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4（Broadwell）
- 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
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
gn5包括的实例规格及指标数据如下：
| 实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
本地存储（GiB） |
GPU |
GPU显存（GB） |
网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） |
网络收发包能力（出/入）（万PPS） |
支持IPv6 |
多队列 |
弹性网卡（包括一块主网卡） |
单块弹性网卡的私有IP |
| ecs.gn5-c4g1.xlarge |
4 |
30 |
440 |
1 * NVIDIA P100 |
1 * 16 |
3 |
30 |
否 |
1 |
3 |
10 |
| ecs.gn5-c8g1.2xlarge |
8 |
60 |
440 |
1 * NVIDIA P100 |
1 * 16 |
3 |
40 |
否 |
1 |
4 |
10 |
| ecs.gn5-c4g1.2xlarge |
8 |
60 |
880 |
2 * NVIDIA P100 |
2 * 16 |
5 |
100 |
否 |
2 |
4 |
10 |
| ecs.gn5-c8g1.4xlarge |
16 |
120 |
880 |
2 * NVIDIA P100 |
2 * 16 |
5 |
100 |
否 |
4 |
8 |
20 |
| ecs.gn5-c28g1.7xlarge |
28 |
112 |
440 |
1 * NVIDIA P100 |
1 * 16 |
5 |
100 |
否 |
8 |
8 |
20 |
| ecs.gn5-c8g1.8xlarge |
32 |
240 |
1760 |
4 * NVIDIA P100 |
4 * 16 |
10 |
200 |
否 |
8 |
8 |
20 |
| ecs.gn5-c28g1.14xlarge |
56 |
224 |
880 |
2 * NVIDIA P100 |
2 * 16 |
10 |
200 |
否 |
14 |
8 |
20 |
| ecs.gn5-c8g1.14xlarge |
54 |
480 |
3520 |
8 * NVIDIA P100 |
8 * 16 |
25 |
400 |
否 |
14 |
8 |
20 |
GPU计算型实例规格族gn5i
gn5i的特点如下：
- I/O优化实例
- 仅支持SSD云盘和高效云盘
- 采用NVIDIA P4 GPU计算卡
- 处理器与内存配比为1:4
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4（Broadwell）
- 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
适用场景：
- 深度学习推理
- 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载
gn5i包括的实例规格及指标数据如下：
| 实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
本地存储（GiB） |
GPU |
GPU显存（GB） |
网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） |
网络收发包能力（出/入）（万PPS） |
支持IPv6 |
多队列 |
弹性网卡（包括一块主网卡） |
单块弹性网卡的私有IP |
| ecs.gn5i-c2g1.large |
2 |
8 |
无 |
1 * NVIDIA P4 |
1 * 8 |
1 |
10 |
是 |
2 |
2 |
6 |
| ecs.gn5i-c4g1.xlarge |
4 |
16 |
无 |
1 * NVIDIA P4 |
1 * 8 |
1.5 |
20 |
是 |
2 |
3 |
10 |
| ecs.gn5i-c8g1.2xlarge |
8 |
32 |
无 |
1 * NVIDIA P4 |
1 * 8 |
2 |
40 |
是 |
4 |
4 |
10 |
| ecs.gn5i-c16g1.4xlarge |
16 |
64 |
无 |
1 * NVIDIA P4 |
1 * 8 |
3 |
80 |
是 |
4 |
8 |
20 |
| ecs.gn5i-c16g1.8xlarge |
32 |
128 |
无 |
2 * NVIDIA P4 |
2 * 8 |
6 |
120 |
是 |
8 |
8 |
20 |
| ecs.gn5i-c28g1.14xlarge |
56 |
224 |
无 |
2 * NVIDIA P4 |
2 * 8 |
10 |
200 |
是 |
14 |
8 |
20 |
GPU计算型实例规格族gn4
gn4的特点如下：
- I/O优化实例
- 仅支持SSD云盘和高效云盘
- 采用NVIDIA M40 GPU计算卡
- 多种处理器与内存配比
- 处理器：2.5 GHz主频的Intel ® Xeon ® E5-2682 v4（Broadwell）
- 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）
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
gn4包括的实例规格及指标数据如下：
| 实例规格 |
vCPU |
内存（GiB） |
本地存储（GiB） |
GPU |
GPU显存（GB） |
网络带宽能力（出/入）（Gbit/s） |
网络收发包能力（出/入）（万PPS） |
支持IPv6 |
多队列 |
弹性网卡（包括一块主网卡） |
单块弹性网卡的私有IP |
| ecs.gn4-c4g1.xlarge |
4 |
30 |
无 |
1 * NVIDIA M40 |
1 * 12 |
3 |
30 |
否 |
1 |
3 |
10 |
| ecs.gn4-c8g1.2xlarge |
8 |
30 |
无 |
1 * NVIDIA M40 |
1 * 12 |
3 |
40 |
否 |
1 |
4 |
10 |
| ecs.gn4.8xlarge |
32 |
48 |
无 |
1 * NVIDIA M40 |
1 * 12 |
6 |
80 |
否 |
3 |
8 |
20 |
| ecs.gn4-c4g1.2xlarge |
8 |
60 |
无 |
2 * NVIDIA M40 |
2 * 12 |
5 |
50 |
否 |
1 |
4 |
10 |
| ecs.gn4-c8g1.4xlarge |
16 |
60 |
无 |
2 * NVIDIA M40 |
2 * 12 |
5 |
50 |
否 |
1 |
8 |
20 |
| ecs.gn4.14xlarge |
56 |
96 |
无 |
2 * NVIDIA M40 |
2 * 12 |
10 |
120 |
否 |
4 |
8 |
20 |
