腾讯云NVIDIA GPU云主机配置CPU内存性能注意事项

2023-01-2316:38:30 发表评论

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腾讯云NVIDIA GPU云主机配置CPU内存性能注意事项

腾讯云异构计算服务器搭载GPU、FPGA等异构硬件,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用,腾讯云百科分享腾讯云NVIDIA GPU云服务器配置CPU内存性能注意事项:

NVIDIA GPU云服务器介绍

腾讯云NVIDIA GPU 系列实例 采用 NVIDIA Tesla 系列 GPU,包括前一代 M40,当前主流的 P4/P40,以及最新一代的 V100. 提供杰出的通用计算能力,是深度学习训练/推理,科学计算等应用场景的首选。NVIDIA系列GPU实例GN?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;腾讯云以和标准云服务器一致的管理方式,提供快速、稳定、弹性的计算服务。

注意:

GPN系列实例用作3D图形渲染(GN2 不支持)需要安装GRID Driver和配置License Server,安装方法参考安装 NVIDIA GRID 驱动。

NVIDIA GPU云服务器硬件规格

  • CPU: 高频 Intel Xeon E5-2680 (Broadwell) 。
  • GPU: AMD FirePro™ S7150。
  • 内存: DDR4 。
  • 存储: 系统盘与数据盘都为SSD 云硬盘。如需扩容可 购买弹性云盘 进行挂载。
  • 网络: 默认网络增强, 无额外收费。

使用场景:

NVIDIA GPU实例适用于数据吞吐量大且对计算速度有要求的工作场景。

深度学习

图形图像处理

视频编解码

图形数据库

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

NVIDIA GPU云服务器硬件规格

NVIDIA GPU云服务器硬件规格

规格说明:

  • GPU 性能:主要指标为 GPU 的浮点运行能力,TF 代表 T Flops,SP 代表 single-precision 单精度浮点运算,DP 代表 double-precision 双精度浮点运算,INT8 代表 INT8 整数运算,DL 代表 Tensor Core 的深度学习加速能力(仅适用 V100)。
  • 存储/网络:存储列表展示了当前实例所支持购买的存储类型,增强型 SSD 云盘目前在内测阶段;网络带宽是指该类型实例所在物理机的网络带宽,某一类型具实例所分配的网络带宽详见购买页。
  • 可用区:北二代表北京二区,上一代表上海一区,广三代表广州三区,依此类推。

综上,以上为腾讯云NVIDIA GPU云服务器的配置、性能、使用场景及规格说明,购买腾讯云服务器可以领取腾讯云代金券,结算时符合条件的订单可以使用代金券抵扣订单金额。

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