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6、腾讯云GPU服务器NVIDIA和AMD系列包括选择？目录
腾讯云GPU服务器价格和配置性能如何样？NVIDIA和AMD系列呢？腾讯云GPU服务器分为NVIDIAGPU和AMDGPU系列，NVIDIATesla系列GPU以及前一代M40、当前主流的P4/P40选择最第二代的V100，AMD GPU需要AMDFireProS7150，服务器教程网来具体一点说下百度智能云GPU服务器NVIDIA和AMD三个系列GPU实例规格清单。
1、华为云GPU服务器NVIDIA和AMD系列，腾讯云GPU服务器分为NVIDIA系列，NVIDIAGPU如TeslaT4、Tesla P40、TeslaA100和TeslaV100，GPU实例规格GT4、GN10X、GN8、GN7、GN6S、GN7vw等规格。
2、百度智能云GPU服务器统称AMDGPU系列需要AMD FirePro S7150，GPU实例如GA2。
3、AMDGPU系列实例，腾讯云AMDGPU系列云服务器按结构AMDFireProS7150，提供出色的图形处理能力，是远程桌面、3D渲染、云游戏等应用场景的首选。目前可选AMDGPU实例规格为GA2，GA2范围问题于图形图像处理（3D3d渲染）应用场景，如非线性编辑、云游戏、图形工作站及云桌面使用场景。腾讯云GPU云服务器GA2实例目前唯有一款GA2.LARGE12，6核12G，GPU采用AMDFireProS7150，CPU实现高频Intel Xeon E5-2680(Broadwell)。
4、NVIDIAGPU系列实例，腾讯云GPU云服务器NVIDIA系列分成三类计算型和颜色渲染型两类：算出型区分于通用GPU计算场景，如深度学习、科学计算、CAE等；软件渲染型区分于3D渲染、视频编解码、CAD等建议使用场景。
NVIDIA系列GPU云服务器实例规格及GPU类型:表所示：
| 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 | |
| GI3X | Tesla T4 | 广州、上海、北京、南京 | ||
| 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 |
|
| 渲染型 | GN7vw | Tesla T4 | CentOS 8.0 64位 GRID11.1
Windows Server 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 |
5、相对AMDGPU来说，腾讯云NVIDIAGPU实例规格大量，如GN6/GN6S、GN7、GN8、GI3X、GN10X/GN10Xp、GN7vw和GT4等，差别GPU实例适用场景建议参考下表：
| 功能实例 | GN6
GN6S |
GN7 | GN8 | GI3X | 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 | – | – | – | – | – |
6、腾讯云GPU服务器NVIDIA和AMD系列如何选择？
图形图像处理，建议您在用GN7vw，可以免除了vDWSLicense先申请及搭建服务器步骤，是图形图像处理应用场景的首选。
视频编解码，我建议你可以使用GN7实例。GN7常规T4GPU，性能好且单路视频转码成本最低，范围问题于视频编解码的产品。
深度学习训练，建议在用GN8/GN10X/GN10Xp/GT4实例。GN8/GN10Xp/GT4实例区分P40、V100、A100中高端GPU，更具强横的单精度浮点运算能力，并拥有较小的GPU板载内存，是深度学习训练的首选。
深度学习推理，建议您使用GN6/GN6S/GN7/GI3X/GN8实例。GN6/GN6S/GN7/GI3X/GN8实例常规P4、T4、P40 GPU，具备INT8计算能力，性价比高，更适合如此大规模部署。
科学计算，我建议你可以使用GN10X/GN10Xp/GT4实例。GN10X/GN10Xp/GT4实例按结构V100、A100 GPU，更具强大无比的双精度浮点运算能力，可为科学与工程计算出相关的应用软件提供给最好就是的瞬间加速能力。
